文档介绍：数据可视化数据可视化通过图表形式展现数据,帮助用户快速、准确理解信息。准确、快速是可视化的关键。借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息同时对数据进行交互分析。数据可视化为什么需要?由于人类大脑在记忆能力的限制,所以我们利用视觉获取的信息量多于感官,在大数据与互联网时代,各机构从传统的流程式管理方式过渡到基于数据的管理方式将会成为必然的趋势,数据可视化能够帮助分析的人对数据有更全面的认识。数据可视化可视化是解决大数据的一种高效的手段。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月发布了关于“大数据”的报告,该报告对“大数据”的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。麦肯锡的报告得到了金融界的高度重视,而后逐渐受到了各行各业关注。数据可视化数据可视化的目的其实就是直观地展现数据,例如让花费数小时甚至更久才能归纳的数据量,转化成一眼就能读懂的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差异,在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息,我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息,增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱,反而会带来负面效果;错误的表达往往会损害数据的传播,完全曲解和误导观察者,所以更需要多维的展现数据,就不仅仅是单一层面。数据可视化数据可视化在大数据没有出现之前,已经有很多对数据加以可视化的经典应用,比如股市里的K线了,其试图以可视化的目的来发现某些规律,信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化的方法都有着不同的着重点,特别是在大数据时代,当我们打算处理数据时。数据可视化数据的特性数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化,下面是常见的数据类型,在设计时,可能会遇到以下集中数据类型: 量性:数据是可以计量的,所有的值都是数字离散型:数字类数据可能在有限范围内取值。例如:学员的人数。持续性:数据可以测量,且在有限范围内,例如:年度降水量范围性:数据可以根据编组和分类而分类,例如:产量销售量数据可视化可视化的意义是帮助人更好的分析数据,也就是说他是一种高效的手段。数据可视化工具——编程语言RScalaPythonJava