大数据可视化是什么意思？一篇文章带你快速了解——九数云

数据可视化作为数据分析的一个重要环节，就是将数据诠释出来，使复杂枯燥的数据以更直观的图表呈现在人们面前。它并非是一个独立的概念，而是数据分析流程中闪光点，是传递数据分析结果的工具或者说手段。

数字化时代，数据可视化往往比传统的的数据分析更为重要，两者造成的差距是一目了然的。通过数据可视化，我们看不懂的数据可以通过图形化的手段准确高效、简洁全面地传递某种信息，也能帮我们发现某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。

用两张图印证一下

如果你是公司老板，你会更愿意看哪份分析？答案不言而喻。

上图使用的图是我用的BI自带的模板，有需要自取：

大数据时代，几乎所有人都已经开始了解到大屏和大数据了，其背后功臣BI也慢慢进入了大众视野。比如，Tableau、微软的Power BI、帆软的FineBI与九数云、第三方小厂BI或代理、各类SAAS版的可视化BI以及各类业务化的分析工具。这些都能完成数据可视化的需求，并且每一个都提供丰富的图表类型可供使用。

那么问题又来了。

大数据可视化是什么意思：图表类型如何选择？

如图，BI工具支持多种图表展现数据，例如柱形图、折线图、雷达图、面积图、漏斗图、矩形树图、词云、地图......

多样化炫酷的图表可以实现你想实现的所有数据表达，同时也可以让决策人对情况的了解更加清晰。

考虑到很多小白在进行数据可视化时，由于图表种类繁多、应用场景不一等原因，不是很清楚自己的数据到底需要怎样的表格去呈现。这里根据图表的作用介绍一些图表类型，帮助小白更好地理解与应用：

先奉上我的图表指南：

一、大数据可视化是什么意思：展示占比

此类图表适宜于体现各个部分和整体之间的比例关系，且多数较适用于对同一层级属性或者概念上的数据进行某些可视化分析。

1. 饼图

可以通过扇形的角度，可视化展现各部分在整体中的占比。

2. 圆环图

相当于中心挖空的饼图，挖空的部分可以选择填充图表标题等信息。

3. 矩形树图

矩形树图就是把带有数值大小的树状结构转化为平面矩形的形式，展示各部分在整体中的占比关系，一般可以包含1-2个层级关系。

二、大数据可视化是什么意思：体现数据变化趋势

此类图表多用于描述数据之间的变化趋势，一般用于有连续关系的数据，预测未来走向。

1. 折线图

折线图有两种类型：单一折线图和多个折线图，多个折线图除了能体现每个指标的变化和预测未来走向外，还能进行指标与指标间的比较。

2. 曲线图

与折线图类似，但整体的线条流畅柔和。

3. 堆积面积图

除了可以展示数据的变化趋势，也能被用来展示在整体中的大致占比。

三、大数据可视化是什么意思：比较指标之间的差异

此类图表多用于反应若干个指标的变化和差异，通过对比得出结论。

1. 柱形图

柱形图通常沿x轴组织类别，沿y轴组织数值，然后再利用柱子的高度反映数据的变化和差异。

2. 双向条形图

适用于两个系列数据多个指标进行对比，可以更直观地看出两个指标之间的差异比较。

3.堆积柱状图

每个大分类数据都是由相同的小分类相加而成。除了能对比各指标的差异，堆积柱状图还可以比较每个分类数据所占的比例大小。

4. 雷达图

雷达图又可称为戴布拉图、蜘蛛网图，更适合反映同层级中各属性的平均差异。例如对比同一对象的不同属性就适合用雷达图，可以很直观的看到各属性之间的差异。

注意：进行比较的整体和各类指标不宜过多。

5. 漏斗图

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，适合有固定流程并且环节较多的分析，可以直观地显示转化率和流失率。

四、大数据可视化是什么意思：其他图表

1. 指标卡

指标卡可以直观展示重要指标的数值。

2. 词云

展现文本信息，对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出。

3. 地图

用颜色的深浅来展示区域范围的数值大小。

4. 明细表

类似于传统的Excel表格，在数据需要详细展示时可用。

搭建可视化数据大屏

数据大屏相当于一份数据可视化分析报告，其作用就是整合若干可视化图表、筛选器和文字组件等内容，让用户能同时比较和查看多种数据，以便呈现某个事实或展现某个问题。

总的来说，数据可视化大屏通常用于以下两种场景：

• 以顾客为导向、以企业实力展示为目的的场景。一般为了掌握资料情况，会用于企业展厅或者用于企业内部服务，然后发现并解决问题。
• 大屏数据可视化实际上并不挑行业，什么零售电商、生产制造、医疗行业等，只要有需求有数据，都可以做到大屏数据可视化。

根据自身情况需要，了解大数据可视化是什么意思，通过简单拖拽组件，小白也能做出一个非常专业的可视化数据看板，完全不需要任何代码。

九数云还提供了大量模版，帮助各行业想要入门数据可视化的小白轻松实现任何想要的分析。

还可以根据自己的喜好与需要一键更换主题色。

希望本回答能给题主带来帮助

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