我們可以用眼睛、耳朵、鼻子等各種感官來接觸、感受、理解這個世界?？茖W研究表明，進入大腦的信息有75%來自視覺，進入或離開系統(tǒng)的纖維細胞占38%。而視網膜上有1億個傳感器，但只有500萬個能夠從視網膜傳遞信息到大腦。這表明，實際上眼睛處理的信息要多于大腦處理的信息，可以說眼睛過濾了信息?？梢哉f人類有價值的，就是眼睛。正是因為人類具備了優(yōu)良的視力，所以才能在狩獵或采集活動中保持較高的效率，判斷環(huán)境的風險，很好的躲避猛獸的襲擊。人類對于信息攝取的速度，視覺是占主導地位的。，因此我們可以充分利用人類為高效的信息獲取—眼睛，來快速吸收、加工和處理信息。在越來越強調效率的數據可視化，與其聽長篇大論的匯報，還不如親自看看來得快。好的數據可視化作品可以高效、精細地傳達信息。麗水本地數據可視化怎么樣
數據可視化既是一門技術，又是一門藝術。的數據可視化作品可以高效、精細地傳達信息。本篇用3章的篇幅，淺顯地講述相關知識點，目標是讓讀者對數據可視化有一個基本的了解，初步認識數據類型，以及數據可視化的一些常用技巧。本篇的知識儲備尚能應付書本后續(xù)的數據分析及可視化實踐。但如果要深入研究建議讀者更廣范的去閱讀愛德華-塔夫特（Edward Tufte）等人專門論述數據可視化的書籍?！咝У目梢暬瘮祿梢宰屓顺浞掷盟槠瑫r間，更加快速、準確地獲取和處理信息。宿遷數據可視化特點數據可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。
數據可視化的第三個好處就是能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業(yè)務性能之間的連接。在競爭環(huán)境中，找到業(yè)務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家通訊公司的運營總監(jiān)可能會在儀表盤中看到，他們本周的投訴量過高，然后，可以深入了解為什么導致投訴變多，并開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發(fā)現問題并采取行動從而及時止損。
本來數據挖掘與數據可視化就是密不可分的。智能數據分析所產生的的知識與人類所掌握的知識正是導致新的知識發(fā)現的根源。而表達、分析與檢驗這些差異必須用到人腦智能，必經之路是用視覺感知為通道。故而這里涉及到數據可視化的另一個分支：可視分析學(Visual Analytics)。不論從何種數據分析-可視化模型，都在可視化與數據挖掘之間構造了一個循環(huán)——互相影響的螺旋形上升的循環(huán)，終目的是在其中獲取知識。故而數據可視化絕不僅是用于顯示結果的統(tǒng)計圖，而是結合在整合數據分析過程中的不斷迭代的一份子，是與用戶交互的必經之路。并且其形式遠超基本統(tǒng)計圖型。人們現在為什么要做數據可視化呢？
數據可視化：你真的認識數據嗎？數據結構（1）結構化數據IT系統(tǒng)產生的數據，一般根據數據結構模型分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。大部分關系型數據庫中存儲的數據，有著優(yōu)良的存儲結構，我們稱之為結構化數據。大部分結構化數據可以簡單地用二維形式的表格存儲。一般以行為單位，一行數據表示一個實體的信息，每一行數據的屬性是相同的，它記錄了人員的姓名、年齡、性別以及編號。半結構化數據是結構化數據的一種形式，它并不符合關系型數據庫或其他數據表的形式關聯(lián)起來的數據模型結構，但包含相關標記，可用來分隔語義元素以及對記錄和字段進行分層。因此，它也被稱為自描述的結構。半結構化數據，屬于同一類實體可以有不同的屬性，即使它們被組合在一起，這些屬性的順序也并不重要。數據可視化的優(yōu)劣勢有哪些？標準數據可視化設計標準
數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。麗水本地數據可視化怎么樣
其中，大部分人可能會認為第一步是簡單的一步，數據可視化其實定義問題往往是困難的部分，也是重要的部分。定義問題決定了你的工作方向，因此多花點時間把定義問題弄清楚總是值得的。一旦你確定了需要關注的問題，接下來就需要全力收集回答上述問題所需要的數據。數據可能來自多個數據源，唯有收集到所需要的數據，才能為解決問題奠定基礎，所以這一步非常具有挑戰(zhàn)性。有了數據以后，應用我們所學的知識，將現有數據進行歸類整理，將一些結構不規(guī)范、零散的數據進行清洗、關聯(lián)，創(chuàng)建數據模型，為后續(xù)使用DataFocus進行分析創(chuàng)造條件。接下來，就是發(fā)揮分析師邏輯思考能力和想象力的時候了。麗水本地數據可視化怎么樣