数据可视化工具软件 数据可视化的优缺点有哪些？

数据可视化的优缺点有哪些？

下面我们就给大家介绍一下数据可视化的优点。

1：动作更快，这是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。所以说，数据可视化是一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。正是由于这个优点，数据可视化越来越受到了大家的关注。

2：用建设性方式讨论结果。一般来说，当我们向高级管理人员提交的许多业务报告的时候，都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用大数据可视化的工具报告就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。

3：能够理解运营和结果之间的连接，具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。我们可以用一个案例来说明，比如说一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降百分比。然后，相关主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动从而及时止损。

缺点：就目前而言，数据可视化缺点在我眼里还不存在，数据可视化就是为了帮助我们更直观的看到数据。可能唯一的缺点就是有些人还不能熟练使用吧

有哪些大屏幕实时数据可视化方案？

说到大屏幕实时数据可视化方案，我想到了一个切实的例子来作为参考依据。

不知道题主是否有关注到，奥运日公益跑活动当天，阿里云宣称仅需要几个小时就用DataV这个数据可视化引擎，给广大公益跑者搭建了的一个公益平台。上面实时显示着公益跑活动参与者的实时步数总和。通过挑战6.23亿步来帮助热爱体育的孩子圆梦。

DataV简单来说，其实就是一个拖拽式的可视化工具，只需通过拖拽式操作就能够完成数据分析。与此同时，DataV还可以提供丰富的可视化模板，不论是会议展览、还是风险预警抑或是地理信息分析等多种业务的展示需求都能够得到最好的满足。

另外再来看，这个可视化界面设计也很有科技感，并且动态感十足，对用户起到一个强烈的吸睛作用，更何况还有着大屏设计。配合起来，简直是完美诠释了何为实时动态数据的展示。

就拿每年双11来说吧，天猫实时直播的双11战绩，那就是大屏幕实时数据的展现啊！

每分每秒交易数据的变化全都清晰实时地进行变幻，DataV从2012年就开始服务于天猫双11媒体数据大屏。去年的双11，更是支撑了峰值每秒32.5万笔交易数据的实时展示，这也足够看出DataV的威力。

此外，DataV也应用到了ET城市大脑的数据大屏上，因为它使得数百万的建筑和街道通通被数字化，并记录了下来。

想必，题主也明白了DataV的优越性了吧，一能支撑巨量数据，二做到快速搭建，而且即使是小白也非常好上手，推荐题主去试试。

数据可视化，大屏展示，哪家公司做的不错？

首先，放一些自己公司（DataHunter）做的大屏案例截图：

（某知名媒体中央厨房）

（某智能工厂）

（T11大会）

（金地集团）

DataHunter 根据大屏特性给出最优设计:

尊重数据本身，优选图文展现形式

尊重行业特性，差异化内容展现

尊重用户需求，一眼看懂

尊重大屏特性，远近看清

尊重客户特点，设置亮点模块

展示数据为先，兼顾炫酷.

什么是数据可视化？

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。

数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

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数据可视化分析的作用与好处有哪些？

企业需要发展壮大，就需要在各个阶段做出各种重大决策，这些决策有的和企业发展有关，有的则影响企业的生存。企业再没有数据分析支撑时，往往通过经验来进行判断。个人经验毕竟有限，同时企业也有数量庞大、晦涩难懂的数据，这些数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。

DataViz（https://cloud.neusoft.com/pages/product/p_dataviz） 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。

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