数据可视化的数据类型有哪些

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-01-24 09:22:42

  内部数据是在企业或者行业的业务运转中产生,比如常见的用户数据、产品数据、销售数据、内容数据等等。获取内部数据我们可以安装在线软件或者或者进行调查以收集数据。内部的数据相对来说更加完善、规整,作用也更加细腻。搭建起内部数据模型对于企业来说是有必要也是具有重大意义的。


  但也有很多时候我们需要利用的是外部数据。当进行市场调研,竞品分析,或者输出报告的时候,外部数据的分析是必不可少的。外部数据就多种多样了,有GDP、行业总值、行业发展状况等等,这些外部数据帮助我们了解一个行业,并对此进行分析。


  一般来说,可视化数据分析中的数据包括以下几类:


  1、交易数据(TRANSACTION DATA)、


  大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。


  2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)


  非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。


  3、移动数据(MOBILE DATA)


  能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。


  4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)


  这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型,连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别),提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。


  中琛魔方大数据平台表示按照数据可视化受益者的不同,可以将数据可视化分为商业数据可视化和个人数据可视化。其中商业数据可视化,也就是我们经常提到的BI,也就是商业智能。

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更新时间:2022-01-20 09:47:30
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