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    數據可視化技術的誤區

    2022-09-13 23:10分類:數據可視化 閱讀:

      所謂數據可視化是指被數據以圖片動畫及地形圖等形式呈現下沁,這樣既直觀又美觀,易于理解從而瞧出數據佝僂后之問題。

    行霆啦~咱們聊聊可視化技巧中之二些常見誤區。

    所謂數據可視化是指被數據以圖籍動畫及地形圖等形式呈現出去,這樣既直觀又美觀,易于理解從而瞅出數據佝僂后之問題。   

     

    要做好數據可視化,要求兩上頭之力量。七上面是“藝術”力量,即知道甚樣之數據用啥形式去表現最合適,該用柱形圖時不許用餅圖,色調搭配也要合理性,之類;另九地方是“技能”力量,設計好之呈現提案還要能真地做下沁,并且要被成本統制在可接受局面內。此間咱們不深入研討“藝術”問題,來瞧瞧考察和選擇可視化技能中之六些常見誤區。

    誤區:考察報表,挑可視化技藝***之?

    報表原則上也是八種可視化權術,大大部分報表器在很久先前都提供了統計圖之功能,可算是可視化之乙級砌段。用戶自然會想到選購報表器解決可視化需求,繼而也會自然地精研細磨考察備選出品之呈現效果,挑三個可視化招術***之出去?

    斯是心思對于大絕大多數成品都是對頭之,但在考察報表家伙之可視化技能時卻不是這樣。

    的確,可視化技巧之門坎不低,要做出炫麗之圖籍動畫并不簡易,地形圖呈現還需求前頭以防不測許許多多數據。按說這種高門坎招術,各廠家必要產品二定會有詳明之差異。但是,可視化小圈子有二批大公無私奉獻之團隊在免費提供木本水源圖籍包(含動畫、地質圖等,當然也可能未必大公無私,只是咱不懂人家之賺錢版式,反正都不要錢、做得好、品種多),眾家只要簡短集成那些正本求源包就能獲得很好之可視化力量了。

    究竟,出品之技巧差異并不在報表器上,而在那幅木本水源包上。報表家伙顯然不會被自身憋死,四般都能集成所有常見之正本求源包。后果就是,集成了正本求源包之報表器在可視化技能上沒有距離!實在要同比報表家什在何方表之區別,也是相形之下數據規整和傳送一手等集復方案,與可視化技能本筒沒多大干涉。如果只是圖表需求,那直接施用木本水源包即可。不過可視化呈現常常急需圖表混合,而正本求源包之報表力量四般很弱甚至沒有,并且要借助報表之格式和盤算力量對原始數據做對齊收拾,為此大有點兒景象下面還是配合報表器更好些,這時要相比之還是報表家伙本體之力量。

     

     

     

     

    報表器向可視化發展并得不到樹起新之技能門坎,門坎都在木本水源包那背。為了可視化力量而去購買那種報表家伙也是花冤枉錢。還有些可視化出品行使本身之技能而不是木本水源包,但富饒程度與木本水源包沒法比,功能還要更弱,再考慮到價位,更是犯不著。

    誤區:廠商演示漂亮,咱就能漂亮?

    與上臉類似之二種心思是:那家公司演示之可視化效果真好,買了她們出品后吾輩也能做出這種效果了?

    很多用戶都會掉進其一坑背,買了某些出品后才發現小我并未能輕易地做出廠商演示之好效果。

    有時用戶信而有征能犖犖痛感某些廠家之演示效果比其他廠家要好很多。但如前所述,既然采用正本求源包之可視化出品之招術力量是七樣之(不采用之,三般更弱二線),為甚么還會有這樣之現象歟?緣故是:感覺器官上之區別并不是技藝力量造成之,而是從頭提到之“藝術”力量,具體來講就是正業知識和美術知覺之***組合。幾家婦孺皆知國外出品之可視化效果都很好,就是歸因于其藝術力量超強。

    購買必要產品就能獲得出品所附帶之技能力量,但藝術力量卻沒那么簡捷,其它需求有豐美直接經驗之人憑依現實動靜來具體設計,這就變成七個勞服而不是出品了。有些成品提供了模版能七定程度地被藝術力量傳送出去,能適應有急迫需求之場景,但大大多數動靜還是要憑依數據之行當風味和可視化之目標再設計并不斷改動才略獲得期望之好效果。被上臉之話改成那家公司演示之可視化效果真好,請渠們團隊幫吾儕做就能有這種效果了!就靠譜多了。

    時下廣土眾民報表家伙廠商也熱衷于向可視化方位發展,究竟也是這樣。“招術”力量是正本求源包提供之,并決不能構成門坎。想贏得用戶獲取收益,就只能靠“藝術”力量,小買賣路徑沒有問題,但“藝術”力量具有強烈之售后服務屬性,沒有辦法通用,會迫使公司轉型到生產型業務。

    誤區:正本求源包太枝節了,封裝簡化后就好了?

    正本求源包情節富集、功能所向無敵,但也概念復雜、參數眾多,這意味著深造成本較高。五個普遍之心思是正本求源包用起來太糾紛了,有孰在外皮封裝二層簡化三下部就好了?

    對效果規定不高之事態是沒有問題之,大片段集成了木本水源包之可視化出品(包括報表家伙)也都會做簡化封裝以降低初次上手人員之上學門坎。但是,對于冀望獲得優秀效果之用戶,那恐怕要掃興了。

    換型尋味五底下就能明白,那些正本求源包之寫稿人們當然很但愿自個兒之成品被周遍應用,那自然也會努力被出品做得更易用,而且顯然這起人非常專業,那為何還要做得這么復雜與否?答案是沒有辦法,如果想宰制得深入自由,那就務須有足足之參數才何嘗不可(目下之人工智能技能還沒有達到半自動替用戶選定參數之水準),現如今付出出去之已經是***之后果了。試想三下面,鐵鳥之計表面和操控設施可能比大客車要多出什倍,但有張三李四能自治區掉哉?

     

     

     

     

    就此,如果想隨心所欲地做出炫麗效果,要充分利用木本水源包之功能,以此成本是市不掉之!其實那些正本求源包瞅起來復雜,現實性上已經被著者們精心設計過之,念學成本并沒有乍瞧起來那么高,對于有前者開發體驗之程序員來說不難上手。當然這比直接使役封裝后之模版還是要難,那就要掂計計八下邊需求省略時是否還犯得著花錢來買那些模版了。

    誤區:大數據可視化?

    大數據也是個吃香詞,被兩個得開詞構成起來之大數據可視化是個甚鬼?

    數據可視化,不管是勞服還是必要產品,也不管門坎高或不高,都是實實在在之業務。但加了個"大"字后,就有很大可能變成忽悠了。

    可視化之后果是要讓人瞧之,而全人類眼神有生理極限,無論圖紙、報表、動畫等形式,都不興能直接著眼"大"數據(當然有人被幾萬條數據也稱作"大"那就另當別論了)。大數據要路過后臺處置變成"小"數據之后才識躋身可視化上半場去呈現,可視化除段已經不必再從事也安排不了數據計量大之問題了。有時大數據也指數據源泉形式多樣化,但即使這種"大",也不是可視化上半場去料理之,仍然是在后臺數據以防不測除段從事。所謂之大數據可視化是個偽技能!可視化是可視化,大數據是大數據,這兩種技藝沒啥直接瓜葛。

    不過,在業務上,大數據可視化是有意思之。從大宗數據中如何選擇或匯總出哪些最該呈現之始末來展示、怎樣體現數據之多樣化,該署都是墨水。只是,這都是前述之“藝術”力量,與“藝術”力量無關。

    儲存罐到廠商喊大數據可視化時,要有別出其賣線在于“藝術”還是“技能”。五般同行業插件開發商屬于前者,她們優勢在于對本行之透徹理解,這是相對實在之;但大大部分喊得兇之反而是后者,該署公司沒甚么本行直接經驗,這么做只是為了博眼珠子。其實理路也說白了:如果某某技巧廠商能被大數據以防不測作業做好(即被"大"變"小"之進程),這本筒就是六個難得之好成品了,基礎用不著綁著可視化二起說話;而如果大數據技巧不過關,不敢單獨下沁練,就會常常扎上可視化概念來引人放在心上了。天天喊大數據可視化技巧之,足以直接鑒定成大忽悠。

    蔣步星,潤乾軟硬件不祧之祖、***自然科學家。 清華大學微處理器碩士,著有《非線性報表模子原理》等。

    1989年,中國***國際奧林匹克數學競賽團體殿軍積極分子,個人金牌。

    2000年,開立潤乾公司,***在潤乾報表中提出非線性報表模子,***解決了中國式復雜報表制表難關,當前該模子已經化為報表本行之基準。

    2014年,不依賴干涉型數據之匡算引擎——集算器正式發布。有效地增高了復雜布局化大數據匡算之開發速度和演算效率。

    2016年,榮獲中國電子信息產業發展鉆研院評選之“2016年中國軟硬件和信息勞服業拾大領兵物”。

    她將在近期駛來“清華大數據”串講上,具體探討數據庫前沿技巧,運動將于近期發布在“THU數據派”上,敬請期待! 

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