摘要: 數據可視化無處不在,而且比以前任何時候都重要。無論是在行政演示中為數據點創建一個可視化進程,還是用可視化概念來細分客戶,數據可視化都顯得尤為重要。以前的工具的基本不能處理大數據。本文將推薦39個可用於處理大數據的可視化工具(排名不分先後)。

摘要: 考特尼·威爾遜是CloudFactory營銷總監。最近發表了篇關於人工智能的文章,雖然許多人正在尋找“殺手級”的視覺,但更有可能視覺是AI和計算機的“殺手級應用”。

摘要: 筆記本電腦、智能手機、傳感器,都為物聯網帶來了大量數據。這是獲得競爭優勢(或者保持競爭力)的重大機遇,前提是企業足夠靈活,可以管理好數據並把數據變​​成有用的商業智能。 人腦能高效地處理視覺圖像。在這個過程中,大腦使用了潛意識,讓決策者可以通過迅速掃描圖像來處理信息。可視化圖表利用了大腦的圖像識別能力,出色的可視化模型將成為處理龐大數據集的更好選擇,也是2018年重要的大數據趨勢之一。

摘要: 作為目前最常見的一種可視化手段,熱圖因其豐富的色彩變化和生動飽滿的信息表達被廣泛應用於各種大數據分析場景。同時,專用於大數據統計分析、繪圖和可視化等場景的R 語言,在可視化方面也提供了一系列功能強大、覆蓋全面的函數庫和工具包。因此,對相關從業者而言,用R 語言繪製熱圖就成了一項最通用的必備技能。本文將以R 語言為基礎,詳細介紹熱圖繪製中遇到的各種問題和注意事項。

摘要: 所謂的熱點圖,是圖1)構建一張灰度圖,圖2)在每個熱點的位置上繪製並疊加形成灰色的熱點圖,圖3)根據顏色表生成熱點圖。不難看出,最核心的是圖2的過程。詳情參考《可視化之熱點圖》。

摘要: 在上篇兩篇文章裡《遇見大數據可視化:基礎研究》和《遇見大數據可視化:來做一個數據可視化報表》,簡單的介紹了下可視化的基礎和製作流程。我們也發現將數據進行可視化的好處,可以清晰有效的傳達數據信息,以實現“用視覺的方式去思考”。相比數據的公平,視覺的方式會帶有一定的引導性。

摘要: 簡單的介紹了數據可視化的基礎,將數據進行設計可視化後,可以讓我們有一種全新的方式去認識數據,改變對數據的呈現和思考方式。那現在就讓我們開始做一份數據的可視化圖表,一步步的來看下我們如何獲取數據,以及如何進行可視化的展示。

摘要: 針對內容複製,難以形象表達的信息,通過圖形簡單清晰地向受眾呈現出來,這種圖稱之為信息圖。在報紙、雜誌等紙質媒體中,為了讓讀者感到新奇且直觀容易的理解,運用了大量的信息圖解的表現。

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