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大数据可视化分析方法有哪些
从事大数据行业的人肯定都知道大数据可视化分析,它可以让我们更快做出决策。下面小编就来说说大数据可视化分析方法有哪些,千万别错过!
1. 区域空间可视化
当索引数据的主体与区域相关时,我们一般会选择地图作为背景。这样,用户可以直观地了解数据的整体情况,或者可以根据地理位置定位一个区域,查看详细数据。
2. 颜色可视化
在数据可视化设计中,常用的方法是利用颜色的深浅来表示指标值的强弱和大小。通过这种方式,你可以一目了然地看到索引数据值的哪一部分更突出。
3.图形可视化
在设计指标和数据时,将具有相应实际意义的图形结合起来,可以使数据图表显示得更加生动,图表所表达的主题更便于用户理解。
4. 区域和大小的可视化
面积与大小可视化是指区分同一类型图形的长度、高度或面积(如柱、圆、支柱等),以清晰显示不同指标对应的指标值。这种方法允许我们一目了然地查看和比较数据。在生成这种数据可视化图形时,通常使用数学公式来表示的比例尺。
5. 抽象概念的形象化
这种方法通过将抽象的度量数据转换为熟悉的感知数据,使用户更容易理解图形的含义。
例如,你可能想问:什么是非结构化数据?在概念转换的形式中,将结构化数据比作暴露在海面上的冰山,将非结构化数据比作隐藏在海底的冰山。
相信大家都知道,悬在海面上的冰山只是冰山的一角,而海底的冰山才是冰山的绝大部分。这种比较数据量、描述非结构化数据特征的方法非常生动,使我们更加容易理解未知和困难的概念。
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