数据可视化报表是数据产品经理的一个工作方向,当你入职一个新公司,接手一个数据决策分析平台时,需要规划产品的迭代方向。或者,当有人拿着一个可视化报表,寻求你的专业建议。亦或者,你为了卖项目,需要针对客户现有的报表提出一针见血、契合客户痛点的中肯改善要点,那么该从哪些方面入手呢,结合前期文章讲到的数据可视化的宏观原则,这里列举一些数据可视化报表产品常见的问题,可以作为一个检验依据,来给一个报表产品做一次全面的“体检”。
大数据分析仍处于初级阶段,我们还没有深入应用数据驱动决策。在这里,我们讲讨论当前的痛点以及如何用更好的方式应用大数据。 大数据为企业提供了一个更好的提高生产力和收入的机会。然而,企业在大数据收集上就遇到了麻烦。2012年,通过对300位高管和经理们的调查,清楚的展示了企业在管理大数据过程中的挑战和困难。下面是调查的要点: 66%的受访者希望企业里可以有更多的人使用分析工具。 59%的受访者认为,现有的分析框架处理大数据太慢了。 57%的受访者认为他们的分析框架无法与大数据的流入网络的速度匹配。 55%的
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
☞【实践】数据可视化技术指南(附加视频) 转自:36大数据 图为:美国立法程序 大数据是时下热议的话题,伴随着大数据,同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式,让大家意识到数据量的庞大,并不是所有的数据
最近在项目上常常听到这样的话:“我想要一个酷炫的数据大屏”,“设计一定要有科技感”,“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求,作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感?客户理解的数据大屏什么样?是数据还是可视化出了问题?? 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历,从设计的角度,聊一聊什么是数据可视化,为什么需要可视化设计,以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计?(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前,想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
一个咨询公司的朋友,公司主要是给一些偏传统企业做数字化转型的战略咨询及产品落地,涉及的行业非常广泛,包括制造业、零售业、保险行业等等。前段时间找我帮忙,给看一下他们客户现在的销售管理数据产品设计的主要问题,给些优化建议。简单分享下思考的过程。
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
6月2日,今日,国家网络安全宣传周已经进入第二天,诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案,潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中,各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来,随着网络安全威胁的不断变化和升级,网络安全防护手段也在进行着大的提升,基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向,而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键,隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧,使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一,从两个
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图",其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言,图表的信息量要大得多,这也是数据可视化的核心价值所在。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你
如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。
政府案例分享:用大数据预防农产品价格过山车式波动
在互联网探索到Seeing Theory开始,感受到了数据可视化对于知识展示的魅力,它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
新媒体管家 说到可视化,就不得不说一下大数据,毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段,而如今人人都在谈论大数据,大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大, 离谱的是,如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类,都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年,“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想,起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司;麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值,于是投入大量人力物力进行调研,在 2011 年 6 月发布
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;
虽然我们身处数字化时代,可作为营销者,稍稍审视一下,我们也不得不承认,数据分析仍是一个朝阳产业。 如果你像大多数机构一样,这意味着尽管你要收集比以前更多的数据,但你也会面临着藏于数据中的挑战,如何激活那些数据以及如何从中获得重大的影响或价值。 我之前写过一篇文章,关于成功的数据分析的三个层次 (three layers of data and analyticssuccess)接下来我就直入主题,谈一些十分切实可行的处理数据的方法,相信很多从业者都能受益匪浅。 这是非常简单的三步法则: 1)运用数据分析过去
一想到大数据,我们可能想到的是大数据可视化平台,展示的有多么的炫酷,可是你可能没有想到的是大数据中数据的存储,数据的计算(mapreduce)会是有多么的漫长,下面我们来看图
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题,而 B/S 化趋势,也使得许多大屏应用上在网页端出现,今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面,与传统深蓝色不同,这次采用了暗红色设计,搭配粉色及黄色,加入了一些工业元素,让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制,也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰,达到了可以一页用多屏的效果。
前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化,并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果:
还在为买什么鞋子发愁吗?本文数据侠分析了美国鞋品消费数据,并通过可视化技术获得了一些洞察,快来看看吧!
数据可视化,是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中,如果只是以完成业务方的需求为目的,其价值会被大大缩水。本节,想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考,希望你能够有所收获。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统(GIS)的软件,它具有独特的功能,如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明 ArcGIS 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活,他们从来不说他们是出租车公司,他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢?往下看看吧。 前言 2015年初,UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念,是将UBER 后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟,这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间,就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来,UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的,实话实说,一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
近几年,随着大数据产业的蓬勃发展,数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设,广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台,建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理,有望实现超大型城市的全周期数字化治理,助力老城市焕发新活力。
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成,通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能,以及丰富的图表类型和配色方案,让用户可以快速生成各种类型的图表,满足不同场景的需求。同时,文章还介绍了云图的多种模板,让用户可以直接在模板上进行修改尝试,方便快捷。
关于AliExpress中数据的功能对于新手卖家来说比较陌生,其中的功能以及作用并不是很了解,然而店铺的流量与此息息相关,因此很多卖家十分关注数据的分析应用。究竟如何玩转数据来进行选品,请随小编看看速卖通大学讲师李杰是如何分享的。 卖家常常会有这样的苦恼,店铺常常一看没有拿得出手的产品,上了一堆产品,却没什么动静。而卖得动的东西,同行越来越多,越来与难卖;店铺营业额依靠几款产品支持,后续乏力。那么如何选品,分为以下两部分讲解: 一、选品方向和步骤 选品方向:专业店铺,新奇特,广撒网 选品步骤: 1. 明确你
Magic Leap收购游戏公司Fuzzycube SlashGear网站报道称,Magic Leap已收购FuzzyCube Software,为其MR硬件制作内容。Fuzzycube 是一家由前苹
使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分,并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句,然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序,你可以将开发速度提高10倍,并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
不过广义上,可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
【大数据100分】冯一村:数据可视化的魅力 主讲嘉宾:冯一村 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文: 冯一村:大家好,很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面,大家都是大数据方面的专家,而海云数据还只是一家创业公司,还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题,我们知道大数据的概念已经很火爆了,也看到大家
看着酷炫的可视化,有人会疑惑,是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用,如集团展览中心——用作政府和客户参观使用;城市交通管控中心——交通警务运营监控;证券交易大厅——实时股票交易情况;老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图,以及实时的数据大屏。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
人工智能不仅有光明的前景,而且走在了商业的前沿。人工智能显然是机器人、电子商务、分析和云计算管理的一个构成因素。即使是人才挑选、定制化市场营销和许多其他业务,现在也都依赖于人工智能的解决方案。
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