







现在的数据时代,数据可视化因为数据分析的火热而变得逐渐火热起来,但是数据可视化并不是一个新的技术,虽然说数据可视化相对于数据分析来说相当的简单,但是数据可视化却是一个重要的技术。在国外,其实数据可视化已经很成熟了,比如说新闻方面,他们借助于数据可视化的技术,使用图像化来传播信息,以此来提高自己的影响力。
数据可视化大屏的设计流程:1.梳理业务需求:大屏设计要避免为了展示而展示,排版布局、图表选用等应服务于业务,所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。2.根据业务场景抽取关键指标:关键指标是一些概括性词语,是对一组或者一系列数据的统称。3.确立指标分析维度:同一个指标的数据,从不同维度分析就有不同结果。4.选定可视化图表类型:当确定好分析维度后,可视化车间,事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。5.了解物理大屏,确定设计稿尺寸多数情况下设计稿分辨率即被投大屏的信号源电脑屏幕的分辨率。6.页面布局、划分:尺寸确立后,接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。7.可视化设计:根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。8.页面定稿、开发。9.整体细节调优与测试。

数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
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