大数据可视化技术(好看的数据可视化的图片是怎么样做的)
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2023-11-30
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1. 大数据可视化技术,好看的数据可视化的图片是怎么样做的?
当然用Bi,虽然我很会Python、R、Javascript,但是好看的数据可视化基本是用Bi来完成的
以下是一些经典的 BI 展示:
不得不承认,BI 给人的第一印象,的确是漂亮的图表。
在实际开发中,整合数据源、清理数据等步骤往往并非由 BI 进行处理,具体分工见下图:
正如上图所示,BI 往往与数据仓库技术、olap 引擎有着直接的上下游关系。其中数据仓库主要起到统一数据源、保证数据准确度的作用;而 OLAP 引擎则帮助 BI 加速查询。它们组合在一起,最终使用户获得良好的数据分析体验。
3、BI 能做什么
BI 对企业的作用是通过两方面实现的,业务方面和技术方面。
3.1 业务方面
数据呈现我们可以通过 BI 直观、全面的展现企业日常业务的情况;无论是从整个集团的视角出发、还是从业务线或者部门的角度出发。下图即为一个标准的 数据呈现(大屏)BI。决策层可以通过该图表快速、直观的了解到目前公司的会员数量和相关的销售额——这也往往是决策层最关心的两个指标为了保证数据更新的实时性和展示的美观性,纯粹的数据呈现往往并不支持联动、下钻、上卷等 BI 常见操作。
联动、下钻、上卷都是 BI 的专业术语,未来会逐一介绍。
异常监测专业的业务人员会有一些核心指标来监控业务,我们完全可以将其通过 BI 实行可视化监控;下图即为 某在线教育对每日课程销量的监测,运营人员通过 BI 可以迅速发觉异常变化,从而及时作出调整。智能预测在大数据的基础上,BI 也能基于简单的统计学,提供一些拟合线,来帮助业务人员进行相关分析。下图即 对某超市销售额进行预测。特定建模分析特定的建模分析通常是由精通业务的业务人员提出,通过合理的建模找出业务中可能存在的问题,将其反映出来并最终回归到业务,形成闭环决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单,可由一个或多个图表组成,也可复杂,通过一组或多组数据图表支撑。如下图,即为对客户销售额建立的模型。通过该模型,业务人员能够快捷的了解到目前 CRM 的客户情况。帮助业务进行快速智能分析尽管 BI 能满足大部分常见需求,但资深的业务人员总会有一些突如其来的灵感。这种灵感稍纵即逝,如果等到数据部门提供数据再进行分析——可能为时已晚。如果有BI的话,业务人员可以立刻基于业务数据进行灵活分析,从而验证想法。3.2 技术层面
减少人工处理,提升工作效率某些指标对每家公司都是非常重要的,无论该公司是否存在 BI、数据部门。例如 毛利、成本、客户。在没有 BI 的情况下,如果公司想要收集汇总这些指标信息,大多数时候都需要业务人员手动从各个系统提取数据,然后在 exc 上汇总——这个过程无疑是冗长、枯燥且毫无价值的。同时,还容易产生以下问题:如果有了 BI 和对应的数据底层,就可以自动化生成相关报表。智能报表 也属于广义上的 BI数据准确性无法保证:手工计算,就有可能出错。无法避免数据及时性无法保证:手工计算的效率由使用者决定,无法控制修改复杂:任何业务的新增、修改。都需要对复杂的 exc 公式进行修改。结果倒逼,统一指标口径成熟的公司必然有一套统一的指标口径;但在其野蛮生长中,指标、维度可能会缺乏统筹规划,从而产生一些遗留问题。举个例子:库存、销售、运营口中的"销售额"往往不是同一个"销售额"。最常见的口径不一致问题,就是时间口径不同;销售额可以依照 下单时间,支付时间,发货时间,收货时间,完成订单时间 等不同角度进行分析。在没有统一口径的情况下必然会出现误解。BI 的使用者必然包括决策层。因此,指标必然会以决策层认可的口径为主,从而消除争议。整合信息孤岛,统一分析平台数据仓库是每家公司都应有的东西,但实际上大部分公司并不完善;但分析、统计的需求并不会因为没有数仓而停滞。这个时候,BI 就可以启动汇总数据源进行统一分析的效果并不推荐长久使用 BI 作为数据汇总层。3.3 总结:
正如上述描述,BI 更多的是从业务方出发,帮助业务解决问题。它将繁杂的数据库底层进行整理汇总,形成有效的指标维度,让 BI 使用者可以直观、清楚地看到他所关注的数据,从而帮助整个企业更好的发展。在数据的自由探索中找到原因,避免“拍脑袋”式的决策。这就是 BI 的作用,而非仅仅的数据报表呈现。
4、BI 的应用场景
BI 应用场景广泛,以下逐一枚举。
大屏大屏就是我们在 街头、展览会上常见的超大屏幕,其上大多充满了含义不明的图表。举几个例子大屏的最大特点 就是炫。据笔者观察,其上的数据大多都是“虚荣指标”——除了好看外一无是处。但换个角度,对外宣传时,需要的就是好看。
设想一下,假设超市、医院、 会议室能有一个大屏。会吸引多少目光的注意力;增加多少回头客。
大屏的开发,有以下几点需要注意:
因为展示效果等问题,大屏相比其他 BI,缺少交互性,无法进行联动、钻取等操作。硬件成本较高——大屏很贵BI 开发成本较高——需根据硬件实际大小进行反复调试,才能保证最终结果的展示。数据 要求较高——主要是指数据的实时性;驾驶舱BI 驾驶舱是一个核心指标汇总系统,将公司的核心指标进行可视化展示,帮助决策层能通过1图直接了解到整个企业的运营情况,也可以下钻到各个细分业务中了解详细数据。因为面向对象主要为企业高层,因此驾驶舱的数据准确度、美观度一般都是最高的。相对而言,开发成本也是最高的;
相比大屏来说,驾驶舱可以自由下钻到任意主题的详细看板中。分析性更强
驾驶舱则要注意这些:
数据准确性非常高——它不像大屏,错了也没有人知道。驾驶舱对接公司决策层,不允许有任何的数据误差。美观度——领导要看的东西,你自然要花点功夫去精心调试。看板看板(dashborad)即为最基础的 BI 展现方式。相比 大屏、驾驶舱而言,dashboard 并不那么浮夸,它的主要使用对象为一般的管理人员和运营人员。一般来说,看板也可以自由的钻取、联动。从而帮助业务人员进行更好的分析。移动端部分 BI 产品也支持移动端展示,内容一般为核心指标。移动端开发时,需要特别注意不同手机的适配度。必要情况下,可以拿用户的实际手机款式做针对性调整。
自助分析并非所有的仪表板,都一定由数据部门来开发完成。有能力的业务人员更希望自己可以随时进行制作,而不受数据部门的约束。因此在数据部门提供数据底层的情况时,业务部门也会亲自上阵进行开发。5、BI 的开发方式
BI 的开发,与常见的项目开发并无两样
确认需求——需求分析——指标维度梳理——源数据和数据质量确认——结果表设计——ETL 开发——可视化实现。
有几个重点需要注意:
第一步要确定 BI 的最终使用者,直接与使用者沟通会节省大量的时间。需求分析结束后,一定要与最终使用者进行文档确认,确保双方理解一致。不要轻易相信源头提供的数据,获取到数据后自己一定要初步检查,确保数据质量。demo 先行——尽早确定使用者想要的BI样式,免得反复调试浪费时间。6、部分BI介绍
6.1 Tableau
Tableau 毫无疑问的市场王者,也是目前全球最易于上手的报表分析工具,并且具备强大的统计分析扩展功能。它能够根据用户的业务需求对报表进行迁移和开发,实现业务分析人员独立自助、简单快速、以界面拖拽式的操作方式对业务数据进行联机分析处理、即时查询等功能。
但 Tabealu 也有自己的缺点:最大的缺点就是价格过于昂贵。对于大部分公司来说,如此昂贵的 Tableau 性价比并不高。
6.2 FineReport
帆软是目前国内最大的 BI 厂商,合作厂商也相当多;产品线也遍及大屏、移动端、智能报表。可以说是最适合中国中小型企业的 BI 了。
FineReport 本是一个智能报表软件,但由于集成了大量图表,相比其他 BI 开发效率虽然稍慢,但是自由度更高。
6.3 Superset
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI (商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Superset 的缺点就比较多了
没有提供图表的下钻功能不支持多图表间的复杂联动处理大数据集时容易暴毙权限管理和图表管理的功能设计基本为0但它是开源的——你无法要求一个东西又免费又好用,因此技术能力较强的公司可以考虑。
7、其他杂谈
正如开题所言, BI 并非简单的数据可视化,而是一套极度复杂的商业解决方案;
如何做到企业数据化?数据驱动业务?数据治理?
仅凭几个EXC是远远不能满足的——只有建立起良好的 BI 生态体系,企业才能真正迈入数据化。
另一方面,BI 的表象是可视化分析报表的呈现,但它的本质还是业务问题、管理问题。
如何通过 BI ,使得业务、管理能够不断优化,这才是值得我们深度思考的
2. 数据做可视化有什么作用?
在以前,人们只能依靠数据和文本进行分析,即使是一个比较简单的企业业务发展分析也很容易制作成几页甚至十几页的纸质内容,这种方式非常考验分析人员的查漏补缺能力,而且还会让数据分析人员将注意力集中到避免数据出错上,反而影响到实际分析效果。
数据可视化就是为了解决这个问题诞生的,人们利用大脑更容易处理图像信息的优点,以图形化的方式,将数据和文本制作成丰富的图表,并将这些图表互相关联,制作成富有逻辑性的可视化图表,让观看者更容易理解分析得出的信息。
不仅如此,数据可视化还让数据更容易被人消化,原本分析人员用数据很难将不同业务数据联系起来,只能靠自己的解说来帮观看者理解内容。但可视化报表不同,图表之间是可以用不同形式、不同配色、逻辑布局等传达出信息之间的关联。
除此之外,数据分析人员还经常遇到分析趋势之类的需求,而在实际分析过程中,数据是很难直观展现数据之间的变化情况,总是需要在数据旁边加上注释或是用文字标注上说明。但这个需求在数据可视化中却很容易实现,只需要简单的折线图,柱形图就可以轻松实现。
最后,企业还可以部署派可数据商业智能BI,将业务数据经过ETL处理后以指标、标签的形式直接储存在数据仓库中,这样分析人员就可以将数据和可视化报表连接,方便取数。BI中可视化报表还可以实现图标之间的联动、钻取,为图表添加更多逻辑性,辅助管理人员进行决策。
3. 数据可视化的背景和意义?
数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。 图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。 好的数据可视化 数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化: 简单点说好的数据可视化和好的产品是一样,都有友好的用户体验,不能让人花了时间又看得一头雾水,甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息,节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表,需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。 充实一份数据分析报告或者解释清楚一个问题,很少是单一一个的图表能够完成的,都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。 高效成功的可视化,虽表面简单却富含深意,可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解,管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。 美感除了准确、充实高效外,也需要美观。 美观分为两个层次,第一层是整体协调美,没有多余元素,图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ,UI设计中的四大原则(对比、重复、对齐、亲密性) 同样适用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美,色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用,使图形变得更加生动、有趣,信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类、强调或淡化,生动而有趣的可视化作品的表现形式,常常给受众带来视觉效果上的享受。协调美是视觉美的基础。
4. 可视化的定义?
可视化指的是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。
可视化涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。
5. 如何使用python爬取数据并进行可视化显示?
这里介绍一个简单地例子,如何从一步一步爬取数据到可视化显示,主要用到requests+BeautifulSoup(爬取数据)+pyecharts(可视化)这3个包,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要步骤如下:
1.为了方便演示,我们这里以人人贷上面的债权数据为例,如下,主要爬取借款标题和金额这2个字段,后面也是以这2个字段数据作为统计和可视化的基础:
2.分析这个页面可知,数据是异步加载的,在一个json文件中,如下,对应到json中,也就是title和amount这2个字段的内容:
3.针对这个json文件,主要解析代码如下,主要用到json这个包,代码很简单,也就十几行而已,主要基于dict字典按借款类型统计数据:
运行代码,程序截图如下,已经成功爬取到了我们要打印的内容:
4.可视化显示,这里主要用到pyecharts这个包,使用起来很简单,主要基于web浏览器进行显示,图片很美观,我这里可视化显示,主要用到柱状图、饼状图和漏斗图3种类型的图,如下:
柱状图,这里主要统计了每种借款类型的最大金额和最小金额,代码量很少,如下,爬取了前10页数据做统计:
程序运行截图如下,已经成功显示出每种借款类型最大值和最小值:
饼状图,这里主要统计了每种借款类型金额的综合,代码如下,也是前10页数据:
程序运行截图如下,每种借款类型所占比例都已显示出来:
漏斗图,这里主要按每种借款类型的总额做了一个排序,主要代码如下:
程序运行截图如下,已经成功画出了漏斗图,可以清晰地看出每种借款类型对应的位置:
至此,我们就完成了数据的爬取和可视化显示。基本流程都是3步,爬取数据->统计数据->可视化显示,我这里以这3个包为例,你也可以使用其他的包,像爬虫scrapy,可视化matplotlib,seaborn等,数据统计处理numpy,pandas等,这里就不详细介绍了,只要你有一定的python基础,多加练习一下,很快就能掌握的,网上也有相关教程,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
6. 易云维数字孪生工厂平台应用三维可视化可实现哪些功能?
易云维数字孪生工厂平台应用三维可视化可以实现以下功能:1. 实时监控:通过三维可视化界面,实时展示工厂生产过程中的各种指标和状态,包括设备运行状态、生产进度、物料流动情况等,帮助监控工厂运行情况。2. 故障诊断与预测:基于实时数据,通过三维可视化展示设备运行状态和传感器数据,可以快速识别和定位潜在故障,并进行故障预测和预警,提前采取维护措施,减少停机时间和维修成本。3. 生产优化和仿真:通过三维可视化展示生产线上的流程和物料流动情况,可以进行生产过程的优化和优化方案的仿真分析,优化生产效率和资源利用率。4. 培训教育:通过三维可视化展示工厂设备和流程,可以用于培训新员工,提高他们对设备和工艺的理解和操作能力。5. 布局规划和改进:通过三维可视化展示工厂的布局和工艺流程,可以进行工艺优化和布局改进,提高生产效率和资源利用率。6. 物料追溯:通过三维可视化展示物料的流动路径和存储位置,可以实现物料的追溯,可以追踪物料的来源、质量和去向,提高产品质量和安全性。总之,三维可视化可以帮助用户全面了解工厂的运行状态和生产过程,从而优化生产效率、降低故障发生的风险,并提供决策支持。
7. 交通事故数据可视化流程?
交通事故数据可视化的流程大致如下:
1. 数据收集:获取包含交通事故信息的数据集,如政府公开数据、交警部门发布的数据等。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去重、格式化等操作,确保数据准确无误、一致性好、可用性高。
3. 数据分析:对数据进行分析,得到关键指标,如事故发生时间、地点、天气、道路等级、责任方、伤亡人数等等,同时可进行相应的可视化图表的绘制。
4. 可视化设计:根据分析结果和分析的目的,设计可视化图表和地图。可视化图表可以是饼图、柱状图、折线图等,同时还可以绘制热力图、散点图等,以便直观展示数据。
5. 可视化呈现:将设计好的可视化图表和地图展示出来,让人们更直观、形象地了解数据分析结果和关键指标,从针对性地进行规划和决策。
总之,交通事故数据的可视化流程主要包括数据收集、数据预处理、数据分析、可视化设计和可视化呈现。在每一步都需要对数据进行细致的处理和精准的分析,以确保展示出来的结果具有更高的参考值。价
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1. 大数据可视化技术,好看的数据可视化的图片是怎么样做的?
当然用Bi,虽然我很会Python、R、Javascript,但是好看的数据可视化基本是用Bi来完成的
以下是一些经典的 BI 展示:
不得不承认,BI 给人的第一印象,的确是漂亮的图表。
在实际开发中,整合数据源、清理数据等步骤往往并非由 BI 进行处理,具体分工见下图:
正如上图所示,BI 往往与数据仓库技术、olap 引擎有着直接的上下游关系。其中数据仓库主要起到统一数据源、保证数据准确度的作用;而 OLAP 引擎则帮助 BI 加速查询。它们组合在一起,最终使用户获得良好的数据分析体验。
3、BI 能做什么
BI 对企业的作用是通过两方面实现的,业务方面和技术方面。
3.1 业务方面
数据呈现我们可以通过 BI 直观、全面的展现企业日常业务的情况;无论是从整个集团的视角出发、还是从业务线或者部门的角度出发。下图即为一个标准的 数据呈现(大屏)BI。决策层可以通过该图表快速、直观的了解到目前公司的会员数量和相关的销售额——这也往往是决策层最关心的两个指标为了保证数据更新的实时性和展示的美观性,纯粹的数据呈现往往并不支持联动、下钻、上卷等 BI 常见操作。
联动、下钻、上卷都是 BI 的专业术语,未来会逐一介绍。
异常监测专业的业务人员会有一些核心指标来监控业务,我们完全可以将其通过 BI 实行可视化监控;下图即为 某在线教育对每日课程销量的监测,运营人员通过 BI 可以迅速发觉异常变化,从而及时作出调整。智能预测在大数据的基础上,BI 也能基于简单的统计学,提供一些拟合线,来帮助业务人员进行相关分析。下图即 对某超市销售额进行预测。特定建模分析特定的建模分析通常是由精通业务的业务人员提出,通过合理的建模找出业务中可能存在的问题,将其反映出来并最终回归到业务,形成闭环决策并不断优化的一个过程。业务建模可简单,可由一个或多个图表组成,也可复杂,通过一组或多组数据图表支撑。如下图,即为对客户销售额建立的模型。通过该模型,业务人员能够快捷的了解到目前 CRM 的客户情况。帮助业务进行快速智能分析尽管 BI 能满足大部分常见需求,但资深的业务人员总会有一些突如其来的灵感。这种灵感稍纵即逝,如果等到数据部门提供数据再进行分析——可能为时已晚。如果有BI的话,业务人员可以立刻基于业务数据进行灵活分析,从而验证想法。3.2 技术层面
减少人工处理,提升工作效率某些指标对每家公司都是非常重要的,无论该公司是否存在 BI、数据部门。例如 毛利、成本、客户。在没有 BI 的情况下,如果公司想要收集汇总这些指标信息,大多数时候都需要业务人员手动从各个系统提取数据,然后在 exc 上汇总——这个过程无疑是冗长、枯燥且毫无价值的。同时,还容易产生以下问题:如果有了 BI 和对应的数据底层,就可以自动化生成相关报表。智能报表 也属于广义上的 BI数据准确性无法保证:手工计算,就有可能出错。无法避免数据及时性无法保证:手工计算的效率由使用者决定,无法控制修改复杂:任何业务的新增、修改。都需要对复杂的 exc 公式进行修改。结果倒逼,统一指标口径成熟的公司必然有一套统一的指标口径;但在其野蛮生长中,指标、维度可能会缺乏统筹规划,从而产生一些遗留问题。举个例子:库存、销售、运营口中的"销售额"往往不是同一个"销售额"。最常见的口径不一致问题,就是时间口径不同;销售额可以依照 下单时间,支付时间,发货时间,收货时间,完成订单时间 等不同角度进行分析。在没有统一口径的情况下必然会出现误解。BI 的使用者必然包括决策层。因此,指标必然会以决策层认可的口径为主,从而消除争议。整合信息孤岛,统一分析平台数据仓库是每家公司都应有的东西,但实际上大部分公司并不完善;但分析、统计的需求并不会因为没有数仓而停滞。这个时候,BI 就可以启动汇总数据源进行统一分析的效果并不推荐长久使用 BI 作为数据汇总层。3.3 总结:
正如上述描述,BI 更多的是从业务方出发,帮助业务解决问题。它将繁杂的数据库底层进行整理汇总,形成有效的指标维度,让 BI 使用者可以直观、清楚地看到他所关注的数据,从而帮助整个企业更好的发展。在数据的自由探索中找到原因,避免“拍脑袋”式的决策。这就是 BI 的作用,而非仅仅的数据报表呈现。
4、BI 的应用场景
BI 应用场景广泛,以下逐一枚举。
大屏大屏就是我们在 街头、展览会上常见的超大屏幕,其上大多充满了含义不明的图表。举几个例子大屏的最大特点 就是炫。据笔者观察,其上的数据大多都是“虚荣指标”——除了好看外一无是处。但换个角度,对外宣传时,需要的就是好看。
设想一下,假设超市、医院、 会议室能有一个大屏。会吸引多少目光的注意力;增加多少回头客。
大屏的开发,有以下几点需要注意:
因为展示效果等问题,大屏相比其他 BI,缺少交互性,无法进行联动、钻取等操作。硬件成本较高——大屏很贵BI 开发成本较高——需根据硬件实际大小进行反复调试,才能保证最终结果的展示。数据 要求较高——主要是指数据的实时性;驾驶舱BI 驾驶舱是一个核心指标汇总系统,将公司的核心指标进行可视化展示,帮助决策层能通过1图直接了解到整个企业的运营情况,也可以下钻到各个细分业务中了解详细数据。因为面向对象主要为企业高层,因此驾驶舱的数据准确度、美观度一般都是最高的。相对而言,开发成本也是最高的;
相比大屏来说,驾驶舱可以自由下钻到任意主题的详细看板中。分析性更强
驾驶舱则要注意这些:
数据准确性非常高——它不像大屏,错了也没有人知道。驾驶舱对接公司决策层,不允许有任何的数据误差。美观度——领导要看的东西,你自然要花点功夫去精心调试。看板看板(dashborad)即为最基础的 BI 展现方式。相比 大屏、驾驶舱而言,dashboard 并不那么浮夸,它的主要使用对象为一般的管理人员和运营人员。一般来说,看板也可以自由的钻取、联动。从而帮助业务人员进行更好的分析。移动端部分 BI 产品也支持移动端展示,内容一般为核心指标。移动端开发时,需要特别注意不同手机的适配度。必要情况下,可以拿用户的实际手机款式做针对性调整。
自助分析并非所有的仪表板,都一定由数据部门来开发完成。有能力的业务人员更希望自己可以随时进行制作,而不受数据部门的约束。因此在数据部门提供数据底层的情况时,业务部门也会亲自上阵进行开发。5、BI 的开发方式
BI 的开发,与常见的项目开发并无两样
确认需求——需求分析——指标维度梳理——源数据和数据质量确认——结果表设计——ETL 开发——可视化实现。
有几个重点需要注意:
第一步要确定 BI 的最终使用者,直接与使用者沟通会节省大量的时间。需求分析结束后,一定要与最终使用者进行文档确认,确保双方理解一致。不要轻易相信源头提供的数据,获取到数据后自己一定要初步检查,确保数据质量。demo 先行——尽早确定使用者想要的BI样式,免得反复调试浪费时间。6、部分BI介绍
6.1 Tableau
Tableau 毫无疑问的市场王者,也是目前全球最易于上手的报表分析工具,并且具备强大的统计分析扩展功能。它能够根据用户的业务需求对报表进行迁移和开发,实现业务分析人员独立自助、简单快速、以界面拖拽式的操作方式对业务数据进行联机分析处理、即时查询等功能。
但 Tabealu 也有自己的缺点:最大的缺点就是价格过于昂贵。对于大部分公司来说,如此昂贵的 Tableau 性价比并不高。
6.2 FineReport
帆软是目前国内最大的 BI 厂商,合作厂商也相当多;产品线也遍及大屏、移动端、智能报表。可以说是最适合中国中小型企业的 BI 了。
FineReport 本是一个智能报表软件,但由于集成了大量图表,相比其他 BI 开发效率虽然稍慢,但是自由度更高。
6.3 Superset
Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI (商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Superset 的缺点就比较多了
没有提供图表的下钻功能不支持多图表间的复杂联动处理大数据集时容易暴毙权限管理和图表管理的功能设计基本为0但它是开源的——你无法要求一个东西又免费又好用,因此技术能力较强的公司可以考虑。
7、其他杂谈
正如开题所言, BI 并非简单的数据可视化,而是一套极度复杂的商业解决方案;
如何做到企业数据化?数据驱动业务?数据治理?
仅凭几个EXC是远远不能满足的——只有建立起良好的 BI 生态体系,企业才能真正迈入数据化。
另一方面,BI 的表象是可视化分析报表的呈现,但它的本质还是业务问题、管理问题。
如何通过 BI ,使得业务、管理能够不断优化,这才是值得我们深度思考的
2. 数据做可视化有什么作用?
在以前,人们只能依靠数据和文本进行分析,即使是一个比较简单的企业业务发展分析也很容易制作成几页甚至十几页的纸质内容,这种方式非常考验分析人员的查漏补缺能力,而且还会让数据分析人员将注意力集中到避免数据出错上,反而影响到实际分析效果。
数据可视化就是为了解决这个问题诞生的,人们利用大脑更容易处理图像信息的优点,以图形化的方式,将数据和文本制作成丰富的图表,并将这些图表互相关联,制作成富有逻辑性的可视化图表,让观看者更容易理解分析得出的信息。
不仅如此,数据可视化还让数据更容易被人消化,原本分析人员用数据很难将不同业务数据联系起来,只能靠自己的解说来帮观看者理解内容。但可视化报表不同,图表之间是可以用不同形式、不同配色、逻辑布局等传达出信息之间的关联。
除此之外,数据分析人员还经常遇到分析趋势之类的需求,而在实际分析过程中,数据是很难直观展现数据之间的变化情况,总是需要在数据旁边加上注释或是用文字标注上说明。但这个需求在数据可视化中却很容易实现,只需要简单的折线图,柱形图就可以轻松实现。
最后,企业还可以部署派可数据商业智能BI,将业务数据经过ETL处理后以指标、标签的形式直接储存在数据仓库中,这样分析人员就可以将数据和可视化报表连接,方便取数。BI中可视化报表还可以实现图标之间的联动、钻取,为图表添加更多逻辑性,辅助管理人员进行决策。
3. 数据可视化的背景和意义?
数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。 图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。 好的数据可视化 数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化: 简单点说好的数据可视化和好的产品是一样,都有友好的用户体验,不能让人花了时间又看得一头雾水,甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息,节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表,需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。 充实一份数据分析报告或者解释清楚一个问题,很少是单一一个的图表能够完成的,都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。 高效成功的可视化,虽表面简单却富含深意,可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解,管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。 美感除了准确、充实高效外,也需要美观。 美观分为两个层次,第一层是整体协调美,没有多余元素,图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ,UI设计中的四大原则(对比、重复、对齐、亲密性) 同样适用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美,色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用,使图形变得更加生动、有趣,信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类、强调或淡化,生动而有趣的可视化作品的表现形式,常常给受众带来视觉效果上的享受。协调美是视觉美的基础。
4. 可视化的定义?
可视化指的是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。
可视化涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。
5. 如何使用python爬取数据并进行可视化显示?
这里介绍一个简单地例子,如何从一步一步爬取数据到可视化显示,主要用到requests+BeautifulSoup(爬取数据)+pyecharts(可视化)这3个包,实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要步骤如下:
1.为了方便演示,我们这里以人人贷上面的债权数据为例,如下,主要爬取借款标题和金额这2个字段,后面也是以这2个字段数据作为统计和可视化的基础:
2.分析这个页面可知,数据是异步加载的,在一个json文件中,如下,对应到json中,也就是title和amount这2个字段的内容:
3.针对这个json文件,主要解析代码如下,主要用到json这个包,代码很简单,也就十几行而已,主要基于dict字典按借款类型统计数据:
运行代码,程序截图如下,已经成功爬取到了我们要打印的内容:
4.可视化显示,这里主要用到pyecharts这个包,使用起来很简单,主要基于web浏览器进行显示,图片很美观,我这里可视化显示,主要用到柱状图、饼状图和漏斗图3种类型的图,如下:
柱状图,这里主要统计了每种借款类型的最大金额和最小金额,代码量很少,如下,爬取了前10页数据做统计:
程序运行截图如下,已经成功显示出每种借款类型最大值和最小值:
饼状图,这里主要统计了每种借款类型金额的综合,代码如下,也是前10页数据:
程序运行截图如下,每种借款类型所占比例都已显示出来:
漏斗图,这里主要按每种借款类型的总额做了一个排序,主要代码如下:
程序运行截图如下,已经成功画出了漏斗图,可以清晰地看出每种借款类型对应的位置:
至此,我们就完成了数据的爬取和可视化显示。基本流程都是3步,爬取数据->统计数据->可视化显示,我这里以这3个包为例,你也可以使用其他的包,像爬虫scrapy,可视化matplotlib,seaborn等,数据统计处理numpy,pandas等,这里就不详细介绍了,只要你有一定的python基础,多加练习一下,很快就能掌握的,网上也有相关教程,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
6. 易云维数字孪生工厂平台应用三维可视化可实现哪些功能?
易云维数字孪生工厂平台应用三维可视化可以实现以下功能:1. 实时监控:通过三维可视化界面,实时展示工厂生产过程中的各种指标和状态,包括设备运行状态、生产进度、物料流动情况等,帮助监控工厂运行情况。2. 故障诊断与预测:基于实时数据,通过三维可视化展示设备运行状态和传感器数据,可以快速识别和定位潜在故障,并进行故障预测和预警,提前采取维护措施,减少停机时间和维修成本。3. 生产优化和仿真:通过三维可视化展示生产线上的流程和物料流动情况,可以进行生产过程的优化和优化方案的仿真分析,优化生产效率和资源利用率。4. 培训教育:通过三维可视化展示工厂设备和流程,可以用于培训新员工,提高他们对设备和工艺的理解和操作能力。5. 布局规划和改进:通过三维可视化展示工厂的布局和工艺流程,可以进行工艺优化和布局改进,提高生产效率和资源利用率。6. 物料追溯:通过三维可视化展示物料的流动路径和存储位置,可以实现物料的追溯,可以追踪物料的来源、质量和去向,提高产品质量和安全性。总之,三维可视化可以帮助用户全面了解工厂的运行状态和生产过程,从而优化生产效率、降低故障发生的风险,并提供决策支持。
7. 交通事故数据可视化流程?
交通事故数据可视化的流程大致如下:
1. 数据收集:获取包含交通事故信息的数据集,如政府公开数据、交警部门发布的数据等。
2. 数据预处理:对数据进行清洗、去重、格式化等操作,确保数据准确无误、一致性好、可用性高。
3. 数据分析:对数据进行分析,得到关键指标,如事故发生时间、地点、天气、道路等级、责任方、伤亡人数等等,同时可进行相应的可视化图表的绘制。
4. 可视化设计:根据分析结果和分析的目的,设计可视化图表和地图。可视化图表可以是饼图、柱状图、折线图等,同时还可以绘制热力图、散点图等,以便直观展示数据。
5. 可视化呈现:将设计好的可视化图表和地图展示出来,让人们更直观、形象地了解数据分析结果和关键指标,从针对性地进行规划和决策。
总之,交通事故数据的可视化流程主要包括数据收集、数据预处理、数据分析、可视化设计和可视化呈现。在每一步都需要对数据进行细致的处理和精准的分析,以确保展示出来的结果具有更高的参考值。价
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