企业数据可视化报告，如何用可视化效果展示你的数据

本文目录一览

1，如何用可视化效果展示你的数据
2，数据分析系统做出来的数据可视化报表效果是怎么样的
3，国内领先的数据可视化分析解决方案提供商怎么样
4，大数据分类型数据可视化方法研究报告
5，关于数据的可视化技术的3000字论文
6，可视化数据分析报告
7，Tableau有哪些可视化与分析产品
8，数据可视化的主要应用

1，如何用可视化效果展示你的数据

首先要进行数据分析，解读数据之间的关系，整理好逻辑，然后才能找到合适的参考或者创意出可视化的表现手法。

如何用可视化效果展示你的数据

2，数据分析系统做出来的数据可视化报表效果是怎么样的

数据分析系统（SpeedBI数据分析云）拖曳性布局、点击式操作模式。如分析图表的布局、大小等可通过拖曳式操作完成，而线条粗细、颜色、字体等都需在选择目标图表的前提下在属性项进行个性化设置。SpeedBI数据分析云_拖曳式布局效果联动+钻取组合效果扣扣登录后即可使用平台自带的数据分析图表，快速制作直观可视的数据分析报表，并通过生成链接的方式分享给同事。不仅如此，SpeedBI数据分析云支持大屏可视化，支持多维动态分析等。即便没有技术人员协助，浏览者也可通过多维动态分析功能在浏览状态下任意修改字段与维度组合，从而实现自助式数据分析，更多维度地观察分析数据。趋势分析效果图

数据分析系统做出来的数据可视化报表效果是怎么样的

3，国内领先的数据可视化分析解决方案提供商怎么样

国内有很多很好的数据分析公司，其中前嗅就很好。前嗅自创的数据分析系统ForeAna是采用结构化的知识存储，能够智能处理较复杂的逻辑问题。借助互联网信息技术，尽可能多的搜集与企业相关的数据，通过分析引擎，提取对企业有价值的信息，再利用系统生态学的理论方法和建模技术从另外一种侧面尽可能的的表现企业全貌，评估企业价值，为企业制定战略发展或市场开拓计划提供直观的参考，进一步降低企业的机会成本和系统性风险，提升企业在信息时代的市场竞争力。

虽然我很聪明，但这么说真的难到我了

国内领先的数据可视化分析解决方案提供商怎么样

4，大数据分类型数据可视化方法研究报告

大数据：分类型数据可视化方法研究报告数据可视化可以将海量数据通过图形、表格等形式直观反映给大众。降低数据读取门槛，可以让企业通过形象化方式对自身产品进行营销。一、数据可视化原理数据化可视原理是综合运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像、视频或者动画，并允许用户对数据进行交互分析的理论方法和技术。数据可视化可以将不可见的现象转换为可见的图形符号，并从中发现规律从而获取知识。在实际应用中，它可以针对复杂和大规模的数据，还原增强数据中的全局结构和具体细节。二、可视化方法1. 数据采集：数据是可视化对象，可以通过仪器采样，调查记录、模拟计算等方式采集。在可视化解决方案中，了解数据来源采集方法和数据属性，才能有的放矢解决问题。2. 数据处理和变换：原始数据含有噪音和误差同时数据模式和特征往往被隐藏。通过去噪、数据清洗、提取特征等变换为用户可理解模式。3. 可视化映射(核心)：将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素如标记、位置、形状、大小和颜色等。最终让用户通过可视化洞察数据和数据背后隐含的现象和规律。4. 用户感知：用户感知从数据可视化结果中提取信息、知识和灵感。数据可视化可用于从数据中探索新的假设，也可严重相关假设与数据是否吻合，还可帮助专家向公众展示数据中的信息。用户感知可以在任何时期反作用于数据的采集、处理变换以及映射过程中，如下图所示：三、具体操作1. 将指标值图形化一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。比如 Google Zeitgeist 在展现 top10 的搜索词时，展示的就是“搜索”形状的柱形，图形与指标的含义相吻合，同时也做了立体的视觉变化： 2. 将指标图形化一般用在与指标含义相近的 icon 来表现，使用场景也比较多，如下： 3. 将指标关系图形化当存在多个指标时，为了挖掘指标之间的关系并将其进行图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：借助已有的场景来表现联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。比如百度统计流量研究院操作系统的分布(上图)，首先分为 windows、mac 还有其他操作系统， windows 又包含 xp、2003、7等多种子系统。宇宙星系中也有类似的关系：宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星。根据这种关系联想，图表整体借用宇宙星系的场景，将熟知的Windows比喻成太阳系，将XP、Window7等系统比喻成太阳系中的行星，将Mac和其他系统比喻成其他星系。构建场景来表现指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。比如百度统计流量研究院中的学历分布：指标分别是小学、初中、高中、本科等等。各个类目之间是一种阶梯式的关系，因此，平台就设计了一个阶梯式的图直观的反映出了数据呈阶梯式递进的趋势。再比如：支付宝年初出的个人年度账单中，在描述付款最多的三项时设计了一个类似颁奖台的样式也很出彩：(然而并没有觉得我在哪个类目买买买付款最多有什么骄傲的) 下方图示为供参考的线性化过程，实际可视化思考中，将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同，需根据具体情况处理。 4. 将时间和空间可视化时间通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。空间当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。Google Zeitgeist 在 2010 和 2012 年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体(同时也结合了时间)，来呈现热门事件： 5. 将数据进行概念转换先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说给我来杯水而不是给我来500ml 的水。要注意来(一)杯水，是具象的，并不是用量化的数据来形容。在这里，500ml就是一个具体的数据，但是它难以被感知，所以用(一)杯的概念来转换。同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换。这是为了加深用户对数据的感知，常用方法有对比和比喻。感知就是一个将数据由抽象转化为具象的过程。对比比如下图就是一个介绍中国烟民数量的图表。如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000(个十百千万十万百万千万亿…)好吧数据量级很大，不论是数零还是数逗号都很容易数错，而且具体这个数字有多大仍然很难感知。让我们目光向右移动，来看右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，太恐怖了。这样一对比，对数据的感知就加深了。比喻下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量大小的图表，大概就是说它每小时处理的电子邮件有近1.2TB，相当于644245094 张打印的纸。上面这个翻译很无聊是不是，但这并不是问题的重点，这个数它到底有多大呢?文案中用了一个比喻的手法：大意就是将这些邮件打印出来首尾相连可以绕地球4圈。嗯，比香飘飘奶瓶还多3圈。到这里，我相信大家肯定能初步感受到雅虎邮箱每天处理的数据量有多大了吧，而且还没有被打印出来，为地球节省了很多纸(假装环保)。 6.让图表“动”起来数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。实现动态化通常以下两种方式：交互和动画。交互交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等。下面是百度统计流量研究院的时间分布图，该分布图采用左图右表的联动形式，左图中鼠标浮动则显示对应数据，点击则可以切换选择：动画动画包括入场动画、交互过程的动画和播放动画等等。入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。播放动画：通俗的来说就是提供播放功能，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是 Gapminder 在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

5，关于数据的可视化技术的3000字论文

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。[1] 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。看上面是否可帮上你

我从学校图书馆数据库下载了几篇期刊论文，是pdf格式的， 1，空间信息可视化关键技术与方法研究 2，空间信息可视化的现状与趋势 3，基于多媒体技术的空间信息可视化研究 4，空间信息可视化关键技术研究—以25维、三维、多维可视化为例给个邮箱我发给你，可以参考一下，记得给分哦

6，可视化数据分析报告

可视化数据分析报告可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。可视化数据分析报告1 什么是数据可视化? 数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。谈谈数据可视化人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。但是，并非所有的数据可视化是平等的。那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。 (1)世界上的语言这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。 (2)按年龄段分布的美国人口百分比这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。 (3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。 (4)政治新闻受众渠道分布图据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。 (5)Kontakladen慈善年度报告不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。可视化数据分析报告2 什么是可视化数据分析报告？所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。这样的可视化数据分析报告我只用了三步：确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。为什么要做可视化数据分析报告？传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。可视化数据分析报告3 1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。 ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。 2、图层式的开发逻辑在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。 3、各种图形要素的自由组合由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

7，Tableau有哪些可视化与分析产品

Tableau提供报表、仪表盘、计分卡、BI搜索、ad hoc分析与查询、在线分析进程、数据发现、电子表格集成，以及其他数据分析功能。tableau是国外的可视化软件，在国内存在技术支持不到位，学习资源短缺，复杂业务需求满足不了的问题。Finebi是国内厂商帆软软件开发的产品，帆软在数据分析行业很有名，报表商业智能分析方面几乎没有相当的对手了。

楼主所问的问题，是tableau的入门操作教程，可以看一下，tableau讲的很详细的，同时，tableau也有很多视频教程，也都可以看看。整体来看，tableau是面向数据分析师的数据可视化工具，前提是数据要处理好，分析才能开展，对企业的it部门并不是很友好。如果您是企业应用，可以使用下帆软商业智能finebi，也是自助式bi工具，虽然分析功能上没有tableau强大，但胜在上手快，胜在面向企业业务人员和it人员，胜在能真正构建企业的数据分析体系。

8，数据可视化的主要应用

其实在我研究的项目里，可视化还是十分值得重视的，但是东西太少，一篇硕士的毕业论文能被引用50多次不说，内容其实还是上世纪的东西，不得不说可悲，而英文的文献中，内容也偏重技术的讨论，实用性太低了，我都想不通那个moneytree的用处，深深觉得是技术宅在卖萌。无论是财务金融的数据可视化，还是大数据的可视化，重点都是把专业复杂难以捕捉的内容以直观的方式表达给受众，尤其是缺乏基础门槛较高的内容的。另外，数据可视化的互动也是发展的主要方向的，毕竟在ais方面，可视化如果做不到实时追踪或者及时的反馈，其实也就是换个体位的财务报表或者会计账目而已。这部分我看到的东西都比较平民化，缺乏立体或者丰富的东西，我看隔壁专题里就有典型互动式结果内容繁杂没有分层的悲剧例子。其实，可视化也并非那么高科技的东西，如果宽泛一点，也许一个内容紧凑干货十足的科普视频也可以算作可视化的实例啊。像支付宝里的年度对账单，这东西做得有好有坏，误导的内容多了点，但这确实可视化的应用。也许，就像我导师说的，可视化没有那么高高在上，完全是个工具而已，用来拉近那些遥不可及的距离。

比如进行工作汇报时，数据可视化更吸引人的眼球，将枯燥的数据进行图表的可视化，东软的DataViz就是结合了BI和数据可视化分析。

比如利用地图慧，企业不仅轻松实现了物流数据的可视化，而且实现了门店、物流订单、售后网点、工程师等信息的可视化展示，方便统计与分析业务数据

对于需要大屏展示数据并且追求数据展示精准生动的群体来说，亿信酷屏都有其用武之地。目前大屏在通信、医疗、化工、司法、餐饮、环保、农业、电商、制造等各个行业都有真实应用场景。品牌推广类：适合展会、媒体访问等公众场合，展示效果显著凸显特色，清晰展现数据，是企业和品牌彰显形象的优先手段。商业沟通类：适用于凸显公司或机关的业务的能力以及主要特色业务，接待领导或者来访客户时，使其对公司有一个较清晰的定位和对公司业务有一个初步了解，提高公司核心竞争力，是传播公司业务的窗口。数据分析类：根据行业现行模式，重点分析展现数据，展现效果直观、快速、易于接收。分析类的大屏对数据进行对比、串联，在展示美观的同时不影响数据的精准性。领导通过分析大屏能够掌握公司整体趋势和核心竞争力。数据监控类：针对企业运营的性质，重点展现关键指标，关注数据实时性，强调数据的精准性。监控大屏可以辅助决策，在对实时情况有整体的了解之后，可以快速的做出决策，保证工作效率的快速性和可控性。

数据有什么价值？——“数据的价值在于提高人类的效率，是时间的朋友。”1、帮助那些无法观察的人解决信息不对称问题。数据创造信任降低决策成本数据更容易获得认同感数据使决策变得更高效2、帮助企业领导层归纳总结、提高决策效率。减少试错成本反应变化、把握规律、创造价值分析宏观变化、统计趋势，预测未来分析微观变化、用于比较，发现最佳实践“数据本质上是人类观察客观世界的一个记录。”数字化工厂将信息、网络、自动化、现代管理与制造技术相结合，在工厂形成数字化制造平台，改善工厂的管理和生产等各环节，实现工厂控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。如果仅仅是数据罗列式的展示，看起来十分乏味且复杂。合适的图形图表，则可以直观体现数据间的关系，让观看着轻松抓住重点。数据可视化看板就是让数字与图形相结合，使复杂的数据统计简单化、形象化、直观化。数据是一种标准化的语言，数据传递可以帮助那些没有观察或亲历的人解决信息不对称的问题，从而降低决策成本，提高决策的效率。