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    数据可视化的16个经典案例(可视化设计作品)

    时间:2023-05-15 19:41:00

    人气:581

    来源:

    栏目:新闻资讯

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    导读:数据可视化的16个经典案例 Echelon Insights致力于这一方式,将2014年Twitter上比较受关注的新闻进行了可视化。 1亿8...

    数据可视化的16个经典案例

    Echelon Insights致力于这一方式,将2014年Twitter上比较受关注的新闻进行了可视化。 1亿8450万条推文是什么样子?就是如下图所示的艺术品。 13:问题的深度 当你想强调规模的时候,静态数据可视化是表达你的观点的***方式。

    可视化数据图表要怎么做才好看?

    图表做好看的方法如下:我们可以改变颜色来突出重点。改变颜色是为了将你想要表达的信息更与众不同的呈现出来。在改变完颜色以后,还可以加上具体的数据加以说明,这样会让观众更清晰。

    好看 其实好看很容易达到,一方面需要合理安排dashboard(仪表盘)中的布局,另一方面需要好看的设计和配色。比如我们之前一位同事做过的她个人的健身数据分析。通过一张仪表盘,就全面展示出了她近期的健身状况。

    选中数据,按下Ctrl+T创建超级表。点击表设计,插入切片器并选择课程名称。选择数据,插入带平滑线和数据标记的散点图并设置。

    接下来要讲的是制作逻辑图表的要点:***:逻辑层级关系明确 选择合适的图表去表达逻辑关系。信息可视化,尽可能的把数据资料以视觉化的方式表现出,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息。

    在电脑上面打开一个制作好的Excel表格文件。然后在Excel表格文件中,选中要进行可视化图表的部分,以下是对总分进行可视化图表。单击菜单下面的“条件格式”选项。

    多数据做图表好看的方法技巧有:颜色的运用、线条和纹理、标签等三方面。颜色的运用 颜色的巧妙运用能为数据提供更加丰富的内涵。以比较常见的红、黄、绿三种颜色为例,分别代表了需要不好、中性、好的意思。

    如何用PPT制作一份可视化数据图表?

    ***:逻辑层级关系明确 选择合适的图表去表达逻辑关系。信息可视化,尽可能的把数据资料以视觉化的方式表现出,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息。

    你可以先用观向报表做出一份图表来,然后插入。

    打开PPT,在上方工具栏中,点击插入,点击图表。在弹出的插入图表对话框中,选择一个数据分析图,点击插入。如图所示,插入完成。在插入的图表中单击右键,点击编辑数据。

    ***步:插入图表。新建PPT文档,或者在编辑好的PPT文档中新建幻灯片。然后点击“插入”,选择“图表”。在弹出的窗口里,选择合适的模板,点击“确定”。第二步:编辑数字。插入图表后,会自动打开excel表格。

    打开ppt以后先建立一个幻灯片,点击菜单栏上面的【新建幻灯片】---选择任意一个布局。点击幻灯片中的图表的缩略图,这样就打开了插入图表的对话框。选择一个图表的样式,然后点击确定。

    首先打开PPT文件,点击页面上方的工具栏中的“插入”选项,在“插入”菜单栏中点击“图表”按钮。然后在弹出的插入图表对话框中选择需要的数据分析图样式,这里选择柱形图。

    撕开B端封印,数字时代下的可视化构建

    想要知道醉鹅娘靠不靠谱,我觉得可以从资历、品质、满意度三点了解。据我所知,醉鹅娘已经在酒水领域深耕多年,对于酒水的研究还是比较深入的,尤其是旗下的如饴火烈鸟酒,就是其出色的研究成果。

    另外,钉钉还曝光了一组数字:截至2021年1月,已经有超过5000家钉钉企业组织在用钉钉宜搭构建专属应用,钉钉开放平台入驻的开发者已接近30万,开发应用数50万个以上,开发者服务的企业组织数超过500万家。可见其效果斐然。

    如何设计成功而有价值的数据可视化

    数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理,然后由设计师设计一种表现形式,或许是二维图表、三维立体视图,不管是什么样的信息图,比较后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。

    建立可视化场景 建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果,用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况,按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据,从而作出更精准的预测和判断。

    颜色是有效数据可视化的一个组成部分,在设计时考虑这 3 种调色板类型:研究数据表明,大约每 12 个人中就有 1 人是色盲。图表只有在广泛的受众可以访问时,才能比较大化它的价值。

    颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

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