数据可视化是啥意思？

Posted 2023-05-17

基本图表及分类-详细说明

1、比较类

比较类显示值与值之间的不同和相似之处。 使用图形的长度、宽度、位置、面积、角度和颜色来比较数值的大小， 通常用于展示不同分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。

【柱形图】

柱状图有别于直方图，柱状图无法显示数据在一个区间内的连续变化趋势。柱状图描述的是分类数据，回答的是每一个分类中“有多少?”这个问题。 需要注意的是，当柱状图显示的分类很多时会导致分类名层叠等显示问题。

适合的数据：一个分类数据字段、一个连续数据字段

功能：对比分类数据的数值大小

数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的位置、连续数据字段映射到矩形的高度

分类数据也可以设置颜色增强分类的区分度

适合的数据条数：不超过 12 条数据

2、分布类

分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。

【散点图】

散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。

通过观察散点图上数据点的分布情况，我们可以推断出变量间的相关性。如果变量之间不存在相互关系，那么在散点图上就会表现为随机分布的离散的点，如果存在某种相关性，那么大部分的数据点就会相对密集并以某种趋势呈现。

数据的相关关系主要分为：正相关(两个变量值同时增长)、负相关(一个变量值增加另一个变量值下降)、不相关、线性相关、指数相关等，表现在散点图上的大致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。

适合的数据：两个连续数据字段

功能：观察数据的分布情况

数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴。

适合的数据条数：无限制

备注：可根据实际情况对点的形状进行分类字段的映射；点的颜色进行分类或连续字段的映射。

3、流程类

流程类显示流程流转和流程流量。 一般流程都会呈现出多个环节，每个环节之间会有相应的流量关系，这类图形可以很好的表示这些关系。

【漏斗图】

漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。

漏斗图用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的差异。漏斗图从上到下，有逻辑上的顺序关系，表现了随着业务流程的推进业务目标完成的情况。

漏斗图总是开始于一个100%的数量，结束于一个较小的数量。在开始和结束之间由N个流程环节组成。每个环节用一个梯形来表示，梯形的上底宽度表示当前环节的输入情况，梯形的下底宽度表示当前环节的输出情况，上底与下底之间的差值形象的表现了在当前环节业务量的减小量，当前梯形边的斜率表现了当前环节的减小率。 通过给不同的环节标以不同的颜色，可以帮助用户更好的区分各个环节之间的差异。漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。

图表类型:漏斗图

适合的数据:一个分类数据字段、一个连续数据字段

功能:对比分类数据的数值大小

数据与图形的映射:分类数据字段映射到颜色

连续数据字段映射到梯形的面积

适合的数据条数:不超过12条数据

4、占比类

占比类显示同一维度上占比关系。

【饼图】

饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆弧)的加和等于 100%。

适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段

功能 对比分类数据的数值大小

数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的颜色、连续数据字段映射到扇形的面积

适合的数据条数：不超过 9 条数据

5、区间类

区间类显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。 使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限，通常用于表示数据在某一个分类(时间点)上的最大值和最小值。

【仪表盘】

仪表盘(Gauge)是一种拟物化的图表，刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值。仪表盘图表就像汽车的速度表一样，有一个圆形的表盘及相应的刻度，有一个指针指向当前数值。目前很多的管理报表或报告上都是用这种图表，以直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

仪表盘的好处在于它能跟人们的常识结合，使大家马上能理解看什么、怎么看。拟物化的方式使图标变得更友好更人性化，正确使用可以提升用户体验。

适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

功能 对比分类字段对应的数值大小

数据与图形的映射:指针映射到分类字段，指针的角度映射连续字段

适合的数据条数:小于等于3

6、关联类

关联类显示数据之间相互关系。 使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序、父子关系以及相关性。

【矩形树图】

矩形树图由马里兰大学教授 Ben Shneiderman 于上个世纪90年代提出，起初是为了找到一种有效了解磁盘空间使用情况的方法。 矩形树图适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。一个Tree状结构转化为平面空间矩形的状态，就像一张地图，指引我们发现探索数据背后的故事。

适合的数据：带权的树形数据

功能 表示树形数据的树形关系，及各个分类的占比关系

数据与图形的映射：树形关系映射到位置，占比数值数据映射到大小。设置颜色增强分类的区分度

适合的数据条数：大于5个分类

7、趋势类

趋势类分析数据的变化趋势。 使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

【折线图】

折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。

适合的数据：两个连续字段数据，或者一个有序的分类一个连续数据字段

功能：观察数据的变化趋势

数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴

适合的数据条数：单条线的数据记录数要大于2，但是同一个图上不要超过5条折线

8、时间类

时间类显示以时间为特定维度的数据。 使用图形的位置表现出数据在时间上的分布，通常用于表现数据在时间维度上的趋势和变化。

【面积图】

面积图又叫区域图。 它是在折线图的基础之上形成的, 它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域使用颜色或者纹理填充，这样一个填充区域我们叫做面积，颜色的填充可以更好的突出趋势信息，需要注意的是颜色要带有一定的透明度，透明度可以很好的帮助使用者观察不同序列之间的重叠关系，没有透明度的面积会导致不同序列之间相互遮盖减少可以被观察到的信息。

适合的数据：两个连续字段数据

功能：观察数据变化趋势

数据与图形的映射：两个连续字段分别映射到横轴和纵轴

适合的数据条数：大于两条

9、地图类

地图类显示地理区域上的数据。 使用地图作为背景，通过图形的位置来表现数据的地理位置， 通常来展示数据在不同地理区域上的分布情况。

【带气泡的地图】

带气泡的地图，其实就是气泡图和地图的结合，我们以地图为背景，在上面绘制气泡。我们将圆(这里我们叫它气泡)展示在一个指定的地理区域内，气泡的面积代表了这个数据的大小。

适合的数据:一个分类字段，一个连续字段

功能 对比分类数据的数值大小

数据与图形的映射:一个分类字段映射到地图的地理位置和气泡颜色、另一个连续字段映射到气泡大小

适合的数据条数:根据实际地理位置信息，无限制

参考技术A

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。今天，我们使用的H5工具是Epub360，下面我们来介绍实现数据图表可视化效果的方法，零基础的你们准备好了吗？

首先，我们先来介绍一下数据图表组件。

数据图表组件是一款用于数据可视化动态展示的组件，满足各行业数据可视化快速设计需求，借助H5及时传播。应用场景多为企业月度、季度、年度业绩报表等数据展示；帮助各媒体行业，特别是数据新闻制作更快呈现，实现图、文、音视频、可视化数据在1个H5工具内完成。另，借助意派Epub360的自由定义页面，将适应更多设备场景展示。

目前数据图表组件支持柱状图、折线图、饼状图、散点图、条形图5种图表类型。

组件添加及设置：

1.在高级表单——数据应用组件分类下找到数据图表组件，点击数据图表组件，添加到画布中

2.双击组件，调出数据图表组件设置面板

3.左侧是数据图表的样式展示，可以实时预览效果，右侧面板中的三个设置点击进行切换，设置这一项用于修改数据图表的颜色、文字大小、动态效果等显示效果。

4.右侧面板中的数据是一个类似于Excel的界面，但是比较简单，可以在里面添加我们所需要的数据，最多添加多少行、多少列，暂时没哟限制。鼠标右键单击可以弹出基本的表格操作面板。

5.如果Excel的数据过大或者过小，会造成图表显示不够美观。

6.这时可以通过设置X轴、Y轴的最大最小值来解决，如图：

参考技术B

数据可视化广泛应用于互联网，是指计算机采集到的数据进行一些处理，使得人们更易于解读。对此，人们更倾向于用图形来表示，发展到后来，应用3D图形来表示，使得数据更加的生动与形象。

可视化项目示例

在数据可视化的这个行业中，图扑组态对于数据可视化的问题做了很好的诠释。图扑提供了完整的基于 html5 图形界面组件库。使用 图扑的HT for Web 可以轻松构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。

可用于快速创建和部署，高度可定制化，并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。HT for Web 非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

HT for Web 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 HT for Web 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

参考技术C

数据可视化是什么意思

数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化有什么好处

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。

数据可视化 - 派可数据

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。

参考技术D 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。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。
作用：
1、让数据分析更加便捷，在大数据分析工具重，数据的最终结果是图表形式，除了可以展示还可以挖掘。
2、让数据展现更加直进行展示观，数据可视化能够让人们对数据处理中对已知的数据通过可视化的方式。
3、为企业提供决策寒武纪大数据致力于线下场景数据采集，数据分析清洗，为企业精准营销。

matlab中fft（）函数是啥意思？

FFT（快速傅里叶变换）是一种实现DFT（离散傅里叶变换）的快速算法，是利用复数形式的离散傅里叶变换来计算实数形式的离散傅里叶变换，matlab中的fft()函数是实现该算法的实现。

MATLAB它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

快速傅里叶变换, 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。

扩展资料：

matlab优势特点：

1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；

2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；

3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；

4、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。

参考资料来源：

百度百科-快速傅里叶变换

百度百科-MATLAB

参考技术A

FFT（快速傅里叶变换）是一种实现DFT（离散傅里叶变换）的快速算法，是利用复数形式的离散傅里叶变换来计算实数形式的离散傅里叶变换，matlab中的fft()函数是实现该算法的实现。

FFT是Fast Fourier Transform(快速傅里叶变换)的简称，这种算法可以减少计算DFT（离散傅里叶变换，关于此更详细的说明见后文）的时间，大大提高了运算效率，并曾经一度被认为是信号分析技术划时代的进步。

扩展资料

1、FFT的基本思想：

它是把原始的N点序列，依次分解成一系列的短序列。充分利用DFT计算式中指数因子所具有的对称性质和周期性质，进而求出这些短序列相应的DFT并进行适当组合，达到删除重复计算，减少乘法运算和简化结构的目的。

在这思想基础上又开发了高基和分裂基等快速算法，随着数字技术的高速发展，1976年出现建立在数论和多项式理论基础上的维诺格勒傅里叶变换算法(WFTA）和素因子傅里叶变换算法。

它们的共同特点是，当N是素数时，可以将DFT算转化为求循环卷积，从而更进一步减少乘法次数，提高速度。

2、FFT函数的实现意义：

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。

FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。

参考资料：百度百科-快速傅里叶变换

参考技术B fft为一阶快速傅里叶变换函数，在数字信号处理中有着广泛的应用，变换结果为复数
Y = fft(X,n)，n为变化点数，一般取2的倍数
例如：
t = 0:0.001:0.6;
x = sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t);
y = x + 2*randn(size(t));
Y = fft(y,512); 参考技术C 一维快速傅里叶变换，低频成分在矩阵的两边，要将低频成分放到中间的话用fftshift(fft( ))本回答被提问者和网友采纳