问题描述 数据可视化基础图表特点及适用范围,求科普? 刚开始接触数据可视化这块,图表种类太多,但每种图表类型特点是什么,最适用怎样的场合(数据集)?求科普~ 解决方案 数据可视化:柱状图、折线图、饼图等六种基本图表的特点及适用场合这篇文章总结得挺好的,值得一看 时间: 2024-11-05 18:44:14
数据可视化有很多既定的图表类型,下面我们分别来谈谈这些图表类型,他们的适用场景,以及使用的优势和劣势. 1.柱状图 适用场景:它的适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较. 优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异.肉眼对高度差异很敏感,辨识效果非常好. 劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集. 2.折线图 适用场景: 折线图适合二维的大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合.它还适合多个二维数据集的比较. 优势:容易反应出数据变化的趋势. 3.
"数据可视化"可以帮助用户理解数据,一直是热门方向. 图表是"数据可视化"的常用手段,其中又以基本图表--柱状图.折线图.饼图等等最为常用. 用户非常熟悉这些图表,但如果被问到,它们的特点是什么,最适用怎样的场合(数据集)?恐怕答得上来的人就不多了. 本文是电子书<Data Visualization with JavaScript>第一章的笔记,总结了六种基本图表的特点和适用场合,非常好地回答了上面的问题. 序言 进入正题之前,先纠正一种误解. 有人觉
所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化,它是可视化技术在非空间数据领域的应用,使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息,还能以更直观的方式看到数据及其结构关系. 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析. 内容目录 Awesome dataviz JavaScript 工具 图表库 图形图表库 地图(Maps)
文章讲的是盘点:55个最实用大数据可视化分析工具,近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取.归纳并简单的展现.传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息.新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集.筛选.分析.归纳.展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新.因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具
数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业
前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性:我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员:我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家.设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢?此时就需要倚仗大数据可视化(BDV)工具,因此,笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具,这些工具中不乏有适用于NET.