数据分析之常见的数据可视化方法有哪些-
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数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?
导读现如今已然是大数据时代,许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型:探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事,而解析数据方便给人们看。那么,在数据分析中,常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图,显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化,满足企业的需求。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图,可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师 ,这样更有核心竞争力与竞争资本。
数据可视化工具有思迈特软件Smartbi,Tableau,Qlik Sense,QlikView,DataFocus,FineBI。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究,是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。与信息图形,信息可视化,科学可视化以及统计图形密切相关。
数据可视化是一个处于连续不断演化当中的概念,其边界在不断扩大。具体指的是技术上比较高级的技术方法,而这些技术方法容许运用图形,图像处理,计算机视觉及其用户界面,通过表达,建模及其对立体,表面,属性以及动画的显示,对数据信息加以可视化诠释。与立体建模之类的特殊技术方法相比较,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
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