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数据可视化是怎样创造出来的

1、数据可视化是图形表示的数据。它涉及产生将表示的数据之间的关系传达给图像查看者的图像。这种通信是通过在可视化过程中使用图形标记和数据值之间的系统映射来实现的。该映射建立了如何在视觉上表示数据值，确定图形标记的属性（例如大小或颜色）如何以及在多大程度上改变以反映基准值的变化。

2、数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。

3、数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

4、数据可视化的基础是数据、设计和交互。首先，数据是可视化的基础。可视化是用图形、图表、仪表盘等视觉形式来呈现数据，因此需要有数据作为可视化的对象。数据可以是定量数据或定性数据，可以是结构化的或非结构化的，可以是单一变量或多变量数据。数据的质量、特征和分布都会影响可视化的效果和解释。

5、第一步：分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。

6、综上所述，数据、视觉元素和故事是构成数据可视化的三个基本要素。在实际应用中，需要根据具体的数据和需求来选择和运用这些要素，创造出有效且有趣的数据可视化作品。同时，也要注意避免一些常见的误区，如过度使用视觉元素、忽视数据的真实性等，以确保数据可视化的准确性和有效性。

信息可视化设计的表达形式有哪些

信息可视化设计的表达形式有以下5种：表格、图表、图形、地图、统计。表格（Table）：表格是一种以行和列的形式呈现数据的形式，通常用于展示具有层级结构的数据。表格可以非常清晰地呈现数据之间的关系和层次，让人们更容易理解和比较数据。

b： 人人网用户的网购调查下图可以看出，该数据可视化的设计直接采用男性和女性的图形，这样的设计让分类一目了然。再结合了颜色可视化（左面蓝色右面粉色），同时也采用了面积&尺寸可视化，不同的比例用不同长度的条形。这些可视化方法的组合使用，大大加强了数据的可理解性。

数据呈现方式的创新：信息可视化设计通过创新的方式呈现数据，将抽象的、庞大的数据转化为可视化的图表、图形或图像，使数据更具有可理解性和可感知性。

后台产品设计之数据可视化

后台产品设计指南 把复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化。数据可视化在后台产品中的应用主要包括和数据图表数据大屏和两部分，本文会和大家介绍一下数据可视化的产品设计规范。数据图表一般出现在后台产品中的首页、统计模块。

我们从需求、设计、数据三方面来看走查大盘中的问题，可以简称之为数据大盘3D问题分析。例如以上图表可以从这三个角度查找问题：折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

数据可视化部分可能是后台产品中对视觉设计要求较高的部分，使用情境为各类统计图、大屏展示页面等。 功能型页面的数据可视化可以引入图形化设计组件，Echarts、Gd3等；展示型页面的数据可视化则可以做得更有趣，比如立体的统计图、粒子地球效果、灵活有趣的网络拓扑图等。

数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，或许是二维图表、三维立体视图，不管是什么样的信息图，最后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。

商务数据可视化的步骤主要包括：确定目标、数据收集、数据清洗、选择可视化工具、数据可视化设计、测试和修改、发布和分享。 确定目标 首先，要明确数据可视化的目的。这有助于确定需要收集哪些数据，以及如何展示这些数据。

产品原型（Product Prototype）：产品原型可以帮助产品经理更好地展示产品的设计和功能。通过制作产品原型，可以更好地演示产品的交互设计和功能，并为团队成员提供可视化的沟通和反馈渠道。数据可视化（Data Visualization）：数据可视化可以帮助产品经理更好地理解产品的数据和趋势。

可视化是什么

1、可视化是指将数据以图形、图像、动画等直观形式呈现出来的过程。以下是详细的解释： 可视化的基本概念 可视化是一种将抽象数据转换为直观图形表示的方法。通过可视化，人们能够更快速、更准确地理解复杂数据。无论是在科学研究、数据分析、工程设计还是日常生活中，可视化都扮演着重要的角色。

2、可视化是指将数据通过图形、图像、动画等直观形式展示出来的过程。以下是详细的解释： 可视化的基本含义 可视化是一个将数据转化为视觉形式的过程。它利用计算机生成的图形、图像、动画等视觉元素，将抽象的数据转换为直观的信息，帮助人们更好地理解、分析和展示数据。

3、可视化意思是可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。是研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

4、可视化是指将数据、信息、知识等转化为易于理解和直观的图形、图像或其他形式的表现形式。它是一种将复杂数据和信息转化为易于理解的形式的技术，同时保留了原始数据和信息的完整性和细节。可视化不仅可以提高对数据的理解和分析能力，还可以帮助人们更好地做出决策和交流。

5、可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

6、可视化效果是指将数据、信息或知识以图形、图像、动画等形式呈现出来的过程，旨在帮助用户更加直观、生动地理解和分析数据，从而做出更有效的决策。在日常生活中，我们经常会遇到各种可视化效果的例子。

如何设计成功而有价值的数据可视化

收集数据。 选择合适的可视化工具或库。 设计可视化方案。 实施可视化，并调整优化。详细解释如下： 收集数据：数据可视化需要基于数据，因此首先需要收集与主题相关的数据。这些数据可以是来自各种来源的原始数据，如调查、实验、社交媒体、在线数据库等。

因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。 [how] 如何实现可靠的数据可视化 数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，或许是二维图表、三维立体视图，不管是什么样的信息图，最后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。

明确目标：首先，你需要明确可视化要解决的问题，这通常需要用户研究来确定用户需求和数据处理方式。了解用户群体的特性和背景，如教育程度和数据处理能力，有助于确定输出的复杂性和总体需求。

建立可视化场景 建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。