大数据可视化的三大误区

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2020-07-28 09:09:53

  数据可视化的主要目的是通过图形手段,清晰有效地进行信息的沟通和交流。为了有效地传达思想的概念,审美形式和功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

大数据可视化的三大误区


  如何面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系,通过可视化的数据呈现,清晰的发觉其中价值?出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议,随时随地分享。在大数据时代,如果你的数据展示方法不对,可能会破坏数据可视化效果。


  可视化的三大误区


  1、大多数人并不关心你对多少数据做了多少量化指标的处理,他们不在乎你每天可以处理多少数据,或您的Hadoop集群有多大。用户想要的是具体的或者相关的答案,并且他们希望越早得到越好。但是有些数据可视化工具,还是会把无关的数据显示在页面上,目的是希望接近企业所需,但事实上造成了用户很难找到有价值的信息。


  2、显示错误的数据和显示所有的数据同样存在隐性危机。在数据可视化操作中,显示的信息子集与数据是相关的关系。比如你关心销售数据,您可能也关心每个地区或者个别销售人员的销售数据,考虑通过数据做出决策。


  3、即使你采用干净的数据绘制图表,你仍然会弄错。因为特殊化的表格类型展示很少见,绝大多数的可视化需求都是用来满足线形图、饼图等基本图形。


  要想美化数据展示,在处理关键数据字与段之间的关系时,就应该考虑把指定字段加在坐标轴上。按照组别、类别、数据时间、数据量级以及重要性进行划分,尤其是颜色类别一定要有,并且可以自定义亮度和饱和度,确保在使用本标签或者其他标签的时候做到准确无误。


  中琛魔方大数据分析平台表示数据可视化是正确理解数据信息的最好方法,甚至是唯一方式。为了避免失误,最好的方法是专注于你的目标。在可视化应用之前就应该考虑:我们关心什么?需要做什么?要解决什么问题?要看到怎样的数据?以怎样的结构和关系来展示?要突出哪些数据?当你能够回答这些问题时,你就可以进行数据可视化的设计或者应用了。

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更新时间:2020-07-27 10:20:00
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