可视化:过去,现在和未来概括地说,有三种类型的可视化分析:描述性,规范性和预测性。简单的类型是描述性分析,它描述已经发生的事情并提出其根本原因。规范分析能够使事情更上一层楼:除了帮助企业了解原因之外,它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可改善其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的,但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。
数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
数据可视化。它在如此有限的空间中传递给观看者的信息量之大,而无需太多解释,这真是令人惊讶。使用数据可视化传达消息非常容易,因为它使数据中的趋势和模式变得生动起来!不仅如此,而且鉴于人脑的工作原理,它还使观众能够以更快更简单的方式掌握洞察力。因此,毋庸置疑,数据可视化对于任何领域的分析都是至关重要的!原文链接:http://www.souke.org/caigou/show-71337.html,转载和复制请保留此链接。
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