数据可视化的作用是什么
通常海量文本形式的数据乍一看是混乱与空洞，而数据可视化就是将海量数据进行瞬息有序分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，应用图像图表呈现发展趋势及关联性。快速轻松地提取数据中的含义，节约时间成本。对数据结果进行分析和讨论，从中发现数据的共同契合点，在现有的数据中挖掘出潜在内容，从而做出适合企业自身发展的有效决策，而不是根据以往自身对市场的分析判断来制定决策。数据响应及时，实时呈现。数据可视化不仅仅是“可视”，还有可交流、可互动的特点，三维数据可视化可增加交互的反馈效果，操作自然连贯，还能增强重点信息或者整体画面的表现力，吸引关注力，增加印象。虚拟电厂Hightopo数据可视化大屏依托于图形组件和界面设计，UI 部分对数据面板实现了数据动态加载效果，更加直观地将各个图表数据形成对比，所感受到视觉效果相比较于静态的图表数据，可谓是更上一层楼！数据可视化具备数据采集、数据分析功能，过程中会筛掉无意义数据，从各种精确数据中分析出潜在风险。将 2D、3D 无缝衔接，完美融合，注重细节刻画，相对应的设备能显示其作业等信息。拿智慧港口货轮信息数据可视化来说，3D 场景中呈现每条船舶显示船名、船运公司、船型、驻泊计划、船长头像，易进行识别和管理。2D 面板显示航线、进口航次、出口航次。货轮运输与可视化系统相结合，能准确显示靠泊时间、实际开工时间、计划完工时间、计划离泊时间、总冷/危/超、剩冷/危/超、总大小箱、剩大/小箱、作业总量、剩余作业、剩余装船、剩余卸船，通过数据驱动实现对船只装卸总量（完工、作业中）的统计，分析船舶作业效率，为合理安排工班、调配资源提供科学依据。数据可视化能随时调取对应突发事件的视频监控，并能实时显示在城市地图上。为应急管理的预防、准备、响应、恢复等阶段工作提供高效的数据支持，提升管理人员对事故灾害的处置效率。通过长时间的数据统计监测，即可得出设备运行数值的合理区间，如果偏离区间数据异常，系统还可以自动触发报警机制，提醒作业人员及时调配资源。做出正确的商业决策，有根据的数据呈现而帮助企业进行更科学的判断而避免决策的失误。
什么是数据可视化?
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。
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，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。
可视化数据分析如何推动行业发展？
随着互联网的不断发展，数据化分析成为了企业进行用户精准营销的主要方法。今天，我们就一起来了解一下，在大数据互联网环境下的可视化数据营销都是如何带动行业发展的。从二十一世纪初至今的十多年时间是中国互联网的鼎盛时期，在这期间，互联网流量为大数据产业提供了入口和资源，促进了中国大数据产业的崛起。在大数据的生态产业链中，我们常说的数据可视化在商用领域与BI重叠，即BI的数据呈现阶段需要可视化，它主要用于取代企业内部过去的Excel+PPT的数据展现形式。目前国内做可视化的企业有很多，但技术侧重点不同，如百度的Echarts是一个开源的可视化工具，技术重在前端，可直接为开发者使用，但不提供专业的服务，而阿里数加DataV、数字冰雹和DataHunter等都是做数据可视化大屏的，能提供专业的商业产品和服务。根据DT大数据产业创新研究院(DTiii)发布的《2017版中国大数据产业地图》显示，2017年中国的大数据企业超过1500家，在细分领域中，提供可视化服务或BI的企业超过50家，大多数都是中小创业型企业，营业收入大多数在几百万以内。在数据可视化企业DataHunterA轮融资发布会上，DT大数据产业创新研究院院长陈新河表示中国的大数据投资的鼎盛时期在2014~2023年，那时候出现了大量的创业企业，但很多大数据的企业因为没有业绩而破产，近两年，大数据在资本市场上遇冷，投资方主要看产品的潜力，看它是能解决一个办公室还是一个企业的问题。对此，银泰资本的LouisLu表示，投资方在大数据方面更多的是考虑大数据产品在终端方面的实践能力、迭代速度与执行力。DataHunterCTO马珂认为未来的数据可视化应该重视易用性，这样产品的使用门槛就会降低，如果能像Excel一样人手一份，就能将市场潜力充分发挥出来，那么，数据可视化的价值将不可限量。不管是从《中国制造2050》还是现代企业信息化发展与数据化管理来看，数据可视化的前景都不容小觑，未来的数据可视化将主要在BI领域发力，具体到金融、零售、餐饮等行业，霍营电脑培训认为，企业若想将其数据可视化的应用成为热点，先要将信息化的基础设施搭建好，然后再从技术和迭代速度上发力。
我们可以用哪些工具做大数据可视化分析？
通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：专业的大数据分析工具各种Python数据可视化第三方库其它语言的数据可视化框架一、专业的大数据分析工具1、FineReportFineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。来看看它做的dashboard吧：请点击输入图片描述请点击输入图片描述很多人看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。请点击输入图片描述2、FineBIFineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。请点击输入图片描述二、Python的数据可视化第三方库Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。1、pyechartsEcharts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、BokehBokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。请点击输入图片描述三、其他数据可视化工具1、Echarts前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。请点击输入图片描述2、D3D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
