浅析金融大数据可视化

Posted 2021-04-28 美的金融科技

什么是数据可视化？

以数据为驱动的图形化展现，能够清晰有效地传达与沟通信息，同时对数据进行交互分析。

数据可视化的意义和作用？

有句话是这样说的：文不如表，表不如图。文字的描述不如表格来的直观,表格不如图型的展现来的更容易理解，在大数据和互联网的时代，各种信息数据的增长都是以每秒TB级别的速度产生的，要从中获取到有用的信息，人类大脑的处理能力根本就做不来，而我们利用视觉获取的信息量大于感官，所以将大数据转化成图形展现的形式，将不可见的现象转换为可见的图形符号，用数据去讲故事，并从中发现规律从而获取知识。

可视化方法

1、 数据采集：数据是可视化的对象，对数据的采集可以通过多种方式，例如jsdk埋点采集用户的行为数据等等，了解数据的来源和属性，才能更好的设计。

2、 数据转换：通常情况下采集过来的原始数据大部分都是非结构化，所以要进行数据的清洗和加工，转换成用户可理解的模式。

3、 数据映射：将数据按照不同类型去映射成对应的图形，通过可视化视觉的元素如标记、位置、形状、大小、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：图形展现不是可视化的最终目的，而是通过数据可视化，用户可以感知到其中的信息和规律，然后探索新的假设，帮助用户做预测分析。

常见形式

折线图，柱状图，散点图（气泡图），饼图，热力图，雷达图，河流图，树图，地图，漏斗图...

折线图

折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势，反应一段区间内的数据趋势

柱状图

由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件）

散点图（气泡图）

通常用于比较跨类别的聚合数据

雷达图

专门用来进行多指标体系比较分析的专业图表

漏斗图

漏斗图是对业务流程最直观的一种表现形式，通过漏斗图可以很快发现业务流程中存在的问题，通过其他形式的测试或改进，漏斗图又可以很直观的告诉我们业务流程的改进效果。

金融大数据可视化的实践产品

魔方（决策分析平台）

1、基础报表分析

2、仪表盘分析

3、KPI指标大屏

产品：魔镜（用户画像和 用户行为分析平台）

1、用户标签

2、用户行为

产品：服务号（数据推送平台）

1、邮件推送

2、美信推送

数据可视化误区

在做数据可视化的过程中，通常有些可视化设计看起来非常的酷炫，各种动画效果和色彩艳丽，让人看一眼就吸引住了，但这往往失去了数据可视化的初衷，恰到好处的设计将数据背后的故事说给用户听，让用户可以快速的了解图表所表达的整体概念，这才是数据可视化的初衷，而不要因为过度设计导致用户的关注点不在数据之上和导致数据复杂化了。

总结：

有数据的地方就需要数据可视化，数据可视化的发展，将传统的企业运营模式过渡到数据运营的模式，让数据呈现的更及时，更直观，更简单。