数据分析思维与可视化实践报告 项目通过数据呈现与可视化如何实现？
项目通过数据呈现与可视化如何实现？
不断大数据时代的到来及数据分析技术的进步，各行各业对数据分析的关注度也越发高，同样的很多企业意识到通过数据分析而完成任务的知识和信息对企业的日常经营活动具备积极地的促进作用。但该如何才能把数据的价值能发挥到滚动条？该如何用最简单、最有效的将关键信息转述给企业决策者呢？
目前如何应付这个最佳的位置的解决是实现数据可视化，这是而且大脑在去处理视觉信息时的效率要比去处理文字信息的效率要高太多了。那你数据可视化是怎样才能实现程序的呢？它的基本上流程又和哪些要点？别着急，先来了解再看看数据可视化的概念，了解完概念会更易理解下面的内容喔~
一、数据可视化概念
数据可视化，是指将大量的数据资料聚集在一起，以图像的形式外在表现进去，并形象的修辞数据分析技术及专业工具来发现刻意隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据按照数据可视化的以大家更易解释的图形形式影像展示出去的一种表达形式。数据可视化以生动比较直观、超强的的视觉冲击力的形式向人们揭示封印在数据背后的规律，实现方法数据价值。
二、数据可视化的都差不多流程
数据可视化的基本流程以及数据采集、数据处理和变换、可视化映射和人机交互。
1、数据采集
有道是，“远水解不了近渴”，要实现方法数据可视化首先得有数据，并且数据采集是数据可视化的第一步，另外这三步也很小做出决定了数据可视化的最终效果。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要注意有2种，即内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集，是指采集企业内部的活动数据，正常情况数据来源于业务数据库。外部数据采集，指的是一些方法某些来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了资源竞品的数据和官方机构官网公布结果的一些行业数据。
2、数据处理和变化
数据处理和自由变化，是接受数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
进行数据预处理的原因是，装备不好采集到的数据并不一定包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是是因为数据的特征、模式并不一定隐藏在海量的数据中，必须并且真切踏上一步的数据挖掘才能声望兑换到。
3、可视化映射
将数据进行擦洗、去噪，并通过业务目的接受数据处理之后，就也可以并且可视化映射环节了。数据可视化过程的核心是可视化映射，指把经处理的数据信息映射为视觉元素的过程。在此值得去爱提及的是国内著名的大数据分析平台——Smartbi,其支持什么Excel内置的奇怪的仪表盘样式，的或内建图形、背景、条件格式等等。同样的它还还能够支持什么ECharts图形库，以及瀑布、热力图、树图等等十几种是可以基于代码交互的图形。Smartbi的可视化功能无疑是相当强大了。
4、人机交互
常见我们对于的数据是复杂的，数据所所蕴含的的信息是极为丰富的。并且，在数据可视化的过程中要并且组织和再筛选。如果全部机械的摆着进去，整个页面不仅会变得异常十分臃肿、动荡、缺乏美感，但会直接出现主次不分的问题，会造成用户的注意力无法集中，降底用户单位时间获取信息的能力。
现在你了解数据可视化的概念和数据可视化的都差不多流程了吗？如今，数据可视化早就曾经的日常办公、应急处理、和战略决策等场景下肯定不能缺少、非常重要的一部分。大家一定得绝对把握住这个发展趋势喔~
一般通过什么软件收集、分析和可视化数据？
想问下你做的是什么数据，地理数据可视化可以实际arcgis关于完美展示。
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