大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为数据最上层的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体，并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具，也
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
最近在项目上常常听到这样的话：“我想要一个酷炫的数据大屏”，“设计一定要有科技感”，“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历，从设计的角度，聊一聊什么是数据可视化，为什么需要可视化设计，以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计？(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前，想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
AI 科技评论消息，1 月 16 日，百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本，并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」（http://vis.baidu.com/）。除了这两大消息外，团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL，以及其他一系列重量级产品，包括 ECharts GL 1.0 正式版，ZRender 4.0 全新版本，WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示，内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
本文主要阐述了图表设计的重要性，介绍了图表设计的基本原则、视觉元素和层次、图表类型和选择方法、图表设计方法、设计误区以及图表的交互方式。作者通过深入分析图表设计中的各种细节，使读者能够更好地理解和应用图表设计，从而提高数据可视化的效果。
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
【大数据100分】冯一村：数据可视化的魅力 主讲嘉宾：冯一村 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文： 冯一村：大家好，很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面，大家都是大数据方面的专家，而海云数据还只是一家创业公司，还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题，我们知道大数据的概念已经很火爆了，也看到大家
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长，越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 人们总是倾向于把数据可视化与大品牌和大型企业联系在一起。Target, Deloitte, GitHub和Time Warner Cable 都使用数据可视化工具来分析和解释有关其客户的信息，使他们能够更好地进行市场定位，制定销售策略，完善内部流程。 对于许多小型企业来说，数据可视化可能在很大程度上只是一个陌生的概念，或者说只是一个时髦新鲜的词汇而不是现实。这些企业大多没有意识到他们可能已经
本文介绍了数据可视化的重要性和用途，通过实际案例讲解了数据可视化的实现方法，并介绍了几种主要的数据可视化工具。
新一代数据可视化开放平台，支持报表、仪表板、大屏、分析和可视化数据应用的敏捷构建。 What is datart? datart 是新一代数据可视化开放平台，支持各类企业数据可视化场景需求，如创建和使
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
数据可视化的价值是什么？很多会说，让数据以更加直观的方式呈现，通过简单的交互动作，快速获取目标数据，提高数据获取和分析的效率。数据可视化首先要解决数据的问题，没有数据的可视化是无源之水。如果数据已经可以通过SQL或者邮件、excel报表等不同方式获取到了，可视化的优先级就没那么高了。在开发资源稀缺时，往往可视化页面的需求优先级会降低，连数据都没有的那部分需求才是高优解决的。数据是基本需求，可视化是温饱需求。
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成，通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能，以及丰富的图表类型和配色方案，让用户可以快速生成各种类型的图表，满足不同场景的需求。同时，文章还介绍了云图的多种模板，让用户可以直接在模板上进行修改尝试，方便快捷。
导语| 随着新冠疫情的发展，各个新闻资讯平台及自媒体在疫情的报道上，都在尝试除传统图文报道外的其他形式，以求基于大数据和新技术，能够更加全方位的、详实的、清晰的将事件内容展现给用户。在此期间，数据可视化新闻如疫情地图、短视频等，尤其发挥了重要作用。 · 什么是数据可视化？ 数据可视化指的是借助图形化手段，清晰有效地传达沟通数据和信息。通过数据的区别，可以将数据可视化简要分为以下几种类型：统计数据、关系数据、地理空间数据、时间序列数据以及文本数据可视化。 常见的数据可视化呈现方式主
文章只列出了若干产品的对比，还有很多产品为列其中，欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论，请给公众留言，谢谢！ 此文摘自IT168，感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
译者注：大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多，那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处，本文详细列举了7种优势。以下为译文。 数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。 1.动作更快 人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱
数据驱动决策，是数据发挥其价值的基本形式。所谓的数据化管理、数字化转型第一步就是一切用数据说话。在这一过程中，数据可视化类的产品的核心目标就是以产品化的形式，降低数据使用者数据获取的成本，提升数据分析、助力决策的效率，让人人都可接触数据，人人都是数据分析师成为可能。对于数据产品经理从业者来说，数据可视化是一项必备的基础技能，也是相对更容易入行的一个方向。当你拿到一个数据可视化产品的需求时，该如何着手去做呢，这里有一套通用的逻辑，可以帮助你更快速的上手构建一个可视化产品。
大数据可视化的解决方案，与普遍意义理解的数据可视化不同，其面临的问题又分两个不同的层面：一是数据层；二是可视化层。
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有，转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言，今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策，这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代，是人人都在依赖着数据生存，可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年，深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。
数据可视化是数据分析中比较重要的一个技能，是为了将数据分析的结果表达的更形象化、专业化且突出重点。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据可视化设计是将大数据背后的结构、关联、趋势等，通过可视化的方式直观地呈现出来，让数据变得更具有可读性，并告诉人们数据背后的意义，这可以极大地帮助人们利用大量潜在有意义的数据信息来实现商业价值。 也正因如此，数据可视化设计已成为当下热门的设计工种。 数据可视化通过视觉设计的表现手法可以将复杂无形的数据具象化，将凌乱的数据故事化。其既能展示视觉设计后的数据之美，又能用设计语言将数据信息有效地传达。 本文就来看一下如何进行大屏数据可视化产品的设计。 01
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
如果你是老板，你一定希望知道你的公司经营状况，知道你的员工每天都在忙什么，是不是瞎忙？如果你是运营，你一定需要知道究竟每天流量，转化率，销售额等数据指标。如果你是电商，你每天一定需要知道我们店铺处于什么阶段，如何寻找流量、优化品类、筛选渠道。
问答时间：2021年5月7日 嘉宾简介：张果，光启元的主要创办人，全面负责公司运营战略规划、产品市场开发、定位与管理。公司致力研究发展大数据可视化交互系统的研发，交付与平台化开发。自2012年成立公司以来，张果带领团队实现RayData大数据可视化系列产品从零突破，短短几年内已完成对全国百余城市的覆盖。完成并交付项目数百个，两次获得腾讯和东华软件投资，成为腾讯最重要的战略核心合作伙伴。同知名图形引擎Unity3D共建全球图形可视化产业平台与SaaS服务全球合作，并将产品服务范围逐步拓展至加拿大、德国、
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
在业务设置中，数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据，并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图，能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及，《可视化组织：数据可视化，大数据，需求更优决策》（Wiley出版社，2014年）也
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。
升级后的ECharts可视化类型更加丰富，操作更加便利，支持多种数据格式无需转换直接使用，特效更加绚丽。 近日，百度ECharts团队发布旗下知名开源产品EChart的最新4.0版本，并宣布品牌升级为“百度数据可视化实验室”。同时，团队还正式发布了深度学习可视化平台Visual，以及其他一系列重量级产品。 百度数据可视化实验室的产品包括基础库、各种可视化产品以及应用产品。 ECharts使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量
一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它的主要目标是将大量复杂的数据集提取为可视化图形，以便用户轻松地理解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。
编者注：互联网后时代，我们谈的最多的不是电脑，而是基于互联网产生的伟大的互联网公司，比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等；移动互联网后时代，我们谈的更多的不是手机，而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代，2012年，2013年你谈概念还可以，但从2014年起来，我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代，产品才是王道。我们可以大胆的预计，在2015年，大家在来谈大数据，肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等，更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
现在市场上有非常多的商业智能BI产品，几乎都在着重宣传其数据可视化功能的强大，给人造成一种商业智能BI就是数据可视化的印象。事实上商业智能BI并不等于数据可视化。要探究商业智能BI和数据可视化的区别，我们先要分别弄清楚这两个概念。
有数BI是网易推出的面向企业客户的可视化敏捷BI产品。拥有数据填报和自助式商业智能分析产品，提供网页端和手机端应用，帮助客户快速实现数据填报、多维分析、大数据探索、实时大数据展示和成员分享。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设，广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台，建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理，有望实现超大型城市的全周期数字化治理，助力老城市焕发新活力。
数据可视化就是借助于图形化手段，清晰有效地进行信息传达与沟通。许多人会着眼于“可视化”，认为数据可视化就是将一系列看上去很炫、很复杂的图表展示在页面上。其实不然，虽然可视化脱离不了各种图表类型，但并不意味着要以增加用户理解难度为代价去实现复杂的功能；或者为了看上去绚丽多彩而失去其最根本的意义：传达与沟通。 ---- 数据可视化产生生产力 数据可视化之所以会大受欢迎，其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果，更因为它能够产生生产力，形成数据驱动闭环，主要包含以下几个阶段： 技术人员运用技术手段将需求分析、基
随着国内信息化的快速发展，各行各业的信息化建设程度越来越高，随之而来对信息化和智能化提出了更高的要求，从信息化的管理阶段上升到以数据驱动，数据洞察，数据价值为核心的层面，那么在现阶段我相信大数据、可视化、数据大屏等行业名词大家不再陌生，这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中，为行业赋能。
在近20年的前端发展史中，前端经历了铁器时代（小前端），信息时代（大前端）以至现在的全能前端时代。经历了几个时代的沉淀之后，前端领域开始更加细分。
今天要跟大家分享数据地图系列的第13篇——PowerBI。 PowerBI是微软公司数据可视化系列集成的桌面端产品。（上一篇讲了个PowerMap,那个是PowerBI在excel平台的数据可视化插件
一、Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
导读：数据产品经理入门方向如何选择，职业路径如何规划？本文主要结合自身8年数据产品工作经历，为想入行做数据产品的毕业生或想转型做数据产品的业务PM、开发人员提供参考建议。
随着大数据时代的到来，数据可视化工具越来越受到关注和重视。Davinci软件作为一款国产开源的数据可视化工具，具有多种优秀的特点，可广泛应用于数据分析、数据可视化、商业决策等领域。本文主要研究Davinci软件的特点、功能、应用场景和未来发展，旨在探索其在数据可视化领域所扮演的角色，以及其未来发展的趋势和挑战，对于深入理解现代数据可视化工具的应用价值具有重要意义。
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。
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