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说说你最欣赏的数据可视化的案例

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 osc_4nmshwhm
发布于 2018/08/07 13:07
字数 707
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首先:真实的表达数据:需要对数据进行处理,需要从多个方向对数据进行表达。

原始数据在处理的时候,不仅要使用不同的数据相互结合,还需要让对数据进行筛选,如一些选手的数据源:

第一种:多个SQL对数据进行筛选:

第二种:多个数据表关联交叉对数据进行性筛选

第三种:单个表单什么都没有

第一种和第二种肯定要比第三种在制作的数据源上要有更多的精准度和操作简单,但是也不排除在有数外部处理好数据再导入的情况,借此只是说明,数据的预处理是必须需要的

单张图表会存在一定的数据展示误区,通过多个图表的多方面处理则可以减轻甚至消除其影响。

第一种:对同一数据源从多个方面进行表述:

 

 

 

 

第二种:对同一数据源进行多维度筛选:

 

 

第三种:使用下钻,对同一数据在同一报表中进行各类分析:

 

 

 

第四种:使用智能分析,对同一数据进行不同维度的智能方面报告:

 

 

以上四种方式,都可以对同一数据进行深层次,更进一步,更加智能的分析,极大的消除了数据表现的不完全、掩盖真实数据情况的发生

其次是目的清晰,这个较为简单,确定好了目的就可以用确定的图表进行实现,所以最重要的一点是,要知道如何使用图表,了解图表的适用范围。

 

需要了解的图表类型包括并且不限于上面的那些,同时你还需要的是怎么样混合使用这些图表,如下面的例子:

相互对照结合型

 

开门见山型

 

自定义地图

 

 

大小和占比结合型

 

等等,合理的使用图表,是保证数据可视化目标清晰的最可行做法。

最后是美感:美感是自身的审美能力和使用工具能够提供的能力相结合的产物,这一项属于锦上添花,给大家一些参赛作品欣赏一下:

 

 

 

 

 

如果想要了解更详细的信息可以去网易有数了解。

 

在这里向大家推荐一下网易有数,这是一款敏捷BI,傻瓜式使用方法,简单拖拽就可以实现各类图表,智能化的推荐和分析,不需要你有深厚的统计学知识也可以进行分析。

以上所有截图均来自网易有数。

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