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數據可視化 | 現狀、功能體現、必要性、案例、入門書籍推薦
來源:   日期:2017-12-04

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導讀


本文以數據可視化為中心,講述數據可視化的現狀和當下及未來發展中的必要性。從分類到如何更好的實現數據可視化,再到案例分析,最后為大家分享了數據可視化入門學習的書籍。希望讓大家都全面了解數據可視化在我們生活中、工作中的重要性。



數據可視化借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。為了有效地傳達思想概念,美學形式與功能需要齊頭并進,通過直觀地傳達關鍵的信息與特征,從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。



一、數據可視現狀及必要性

數據可視化并不是簡單的把數據變成圖表。而是以數據為視角,看待世界。換句話說,數據可視化的客體是數據,但我們想要的其實是數據視覺,以數據為工具,以可視化為手段,目的是描述真實,探索世界。在這個互聯網時代,數據承載了太多有用資源,于是大數據在IT界變成了最火的,幾乎每個公司都在稱自己是做大數據的。不知道你有沒有發現,在大數據時代,很重要的一個環節是數據可視化,因為不管大數據解決方案應用于任何場景中,都離不開數據表達結果,此刻,數據可視化就變得非常重要了。


其實,在我們工作中,無論是哪一種場景,都要接觸數據,并利用數據去表達。數據可視化就是表達信息最棒的一種方式,通過用圖表+數據的形式,清晰明了的傳遞各類數據信息,讓人們獲得更有商業價值的洞見和價值。



二、數據可視化的功能體現

數據可視化的功能主要體現在兩個方面:一是數據展示,二是業務分析。


數據展示很好理解,就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示,形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術,將數據以數據可視化展現的方式越來越為人所接受和歡迎。


業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之后,將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解,使其能夠為基于事實所做的決策提供支持。



三、如何實現可靠的數據可視化

數據可視化最終還要回歸到“閱讀者”,通過傳遞有指向性的數據,找出問題所在,制定正確決策。所以數據的價值不在于被看到,而在于看到之后所引起的思考和行動。


這里,企業內數據還不同于普通的應用數據,它們大多不是通過算法程序直接產生價值應用于用戶,而是通過合理的展示和分析,再經應用者或管理者思考和判斷,最后采取行動,從而發揮價值。


01 誰是可視化的受益者

無論你在做一份傳統的報表,還是匯報的PPT或其他,首先需要搞清楚這是給誰看的,他需要了解哪些事項,關注那些指標,在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據,一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標,這一張報表是用來做什么的。后續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容,之后都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。


 02 梳理指標體系

數據可視化是要講繁雜的各條數據,梳理成指標,圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系,最后通過可視化的方式展現,比如回款率、收益效率….


可以說,數據分析工作是否成功,大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求,拉來數據,建好數倉….


03 將數據可視化與業務方案結合起來

如果數據可視化的目的在于介紹能解決具體的、可衡量的、可執行的、有相關性和時效性問題的數據,那就在制作過程和匯報過程中,加入這些問題。


在規劃數據可視化方案時,要明確這是要解決用戶特定問題的,所以你的方案不僅要能夠很好地解釋數據分析的結論、信息和知識。并且管理者能夠沿著你規劃的可視化路徑能夠迅速地找到和發現決策之道。



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數據可視化,最終時為了企業良好的運營而服務的,這是它的商業價值。如果你不關注企業的戰略和行動方案,很難建立起具有聯動價值的信息圖。比如,企業執行的行動方案,通常是為了達成和實現企業的戰略目標,通過這樣的手段實現精益管理和精益運營。所以,可視化的解決方案要能夠做到,行動方案對戰略目標的驅動效果、個體、團隊對部門整體指標、KPI的驅動和影響效果。只有建立起來具有聯系的信息視圖,才會獲得有價值的數據可視化。


04 其它

①選擇合適的圖表。 每一種圖表都有適用的情境,有時候為了達到完美的表達效果,可能需要多個圖表之間的配合,比如大屏。


②動效:聯動鉆取。 突出分析的重點和優勢,將讀者的注意力吸引到關鍵的地方。

聯動:報表模板之間可以建立關聯,同一頁面中查看多張關聯的圖表,實現圖表聯動的效果。

鉆取:細分指標的粒度,鉆取到明細數據。



四、案例分享

數據可視化追隨歷史可以了解到,在很久以前數據可視化就被人們以不同的形式應用著。我們知道數據是抽象的,數據本身帶給人們的直觀印象只有它的數值本身大小,當然數據集特別龐大的時候,你甚至連大小都無從說起。于是,有了這門科學,它幫助人們認知。


1


1854年倫敦爆發霍亂,在10天內有500人左右死去,在過去醫療并不十分發達的情況下,如此大規模的疾病,帶來的只有未知的恐慌,沒有知道疾病的起因,甚至是病毒的來源,直到一位流行疾病專家John Snow讓數據說話,他將死亡病例在地圖上標出,人們才發現病毒的源頭在街上的水龍頭。


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這幅圖的名字叫做:Ghost Map


從中可以看出,倘若你只有死亡人員的地理數據,不去將它可視化,那么它傳達的信息就會是有限的。


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倫敦地鐵圖的可視化,這種地鐵圖的畫法一直被人學習



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Facebook的社交圖譜這是可視化的一種,強調的是點和邊的一些特征,比如點的度代表活躍性,邊代表聯系。


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你能想到這些線是怎樣聚合的嗎?如果邊的數目無比龐大,如何避免數據顯示的時候過度重合影響視覺效果呢?


現在數據可視化的研究多種多樣,總是有一些人能想象出非常優秀的數據可視化案例,這個真的很能說明一個人的創造力的,而且很多人喜歡創造自己的可視化工具。


3


在18世紀克里米亞戰爭期間,佛羅倫斯-南丁格爾(Florence Nightingale )通過搜集數據,發現很多死亡原因并非是“戰死沙場”,而是因為在戰場外感染了疾病,或是在戰場上受傷,卻沒有得到適當的護理而致死。


佛羅倫斯-南丁格爾出現在了數據可視化的文章中,會不會有點怪呢?


但是,如果你曾用過玫瑰圖,或者南丁格爾圖,就應該知道。它是以自己的締造者命名的。


那個南丁格爾,就是“這個”南丁格爾啊!


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為了解釋這個原因,并降低英國士兵的死亡率,她繪制了這個著名的圖表,并與1858年遞到了維多利亞女王手中。一個切角是一個月,其中面積最大的藍色塊,代表著因為可預防的疾病。


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這個圖表真的很厲害,為什么呢?

第一,它用面積直觀地表現出了一個時間段內,幾種死因的占比,讓任何人杜能看懂;

第二,它還長的很漂亮,像一朵玫瑰花一樣;然后我們來想一想,它為什么要長的那么漂亮?因為這張圖表的匯報對象以及最終的決策人是維多利亞女王!


南丁格爾的故事告訴我們:

數據可視化是為了更好地促進行動,所以要讓行動的決策人看懂!

為此,耍盡心機在所不辭啊~



五、東方龍馬數據可視化解決方案

東方龍馬的可視化解決方案讓數據分析變得簡單,支撐多個實時數據流的智能解析和展現;強大的分析工具,動態篩選數據,深入的組群分析、深入您的數,一鍵預測,統計總結,運行趨勢分析、回歸、關連;助力數據相關研究,研究成果就內置在您的工作流中;優化配色方案,自動圖表類型,最有效的方式傳達見解;人性化界面,高效精準的操作,跨平臺 ;豐富的可視化數據建模工具,數據隨心所欲。東方龍馬數據可視化解決方案是戰略合作伙伴合作的技術。

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東方龍馬工程師前期會同用戶一起梳理核心業務數據日志類型、日志格式以及用戶面板展現偏好等元素,使用戶自身的業務熟悉度和工程的技術經驗完美結合。過程中東方龍馬工程師還會對用戶進行系統全面的培訓,使用戶后期在使用東方龍馬數據可視化解決方案時得心應手,最終實現技術推動業務的完美轉型!



六、數據可視化入門書籍推薦

推薦

01

《數據可視化之美 》

里面有一些經典案例的介紹


作者:Julie Steele

推薦 

02

《鮮活的數據 》

介紹了數據可視化處理的具體過程,而且向怡寧翻譯的書一向通俗易懂,他翻譯的書籍,行文風趣,作為入門比較合適


向怡寧 翻譯

推薦

03

《大數據》

有一章專門涉及數據可視化處理


作者:涂子沛

推薦 

04

《數據可視化》

如果嫌貴,可以買這本教材《數據可視化的基本原理與方法》 (豆瓣),都是陳為的書,內容基本一樣,入門是夠了


作者:浙大的陳為老師

推薦

05

《The Visual Display of Quantitative Information》

Edward Tufte的書是“信息設計的圣經”,他的《The Visual Display of Quantitative Information》是公認的開山之作。不過目前還沒有中譯本,看完基本上可以了解數據可視化的前世今生了


作者:Edward Tufte


瑞典卡羅琳學院全球公共衛生教授Hans Rosling,有關他利用數據可視化顯示200多個國家200年來的人均壽命和經濟發展的ted視頻非常火,真是數據可視化的魅力,他的其他視頻也很棒(TED | Search),本人非常幽默,由他主持的BBC紀錄片[BBC:統計學的快樂]也值得一看,這些都是初步了解數據可視化的好材料。




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