推荐一款可视化分析平台
发布网友
发布时间：2022-04-21 11:36
共3个回答
热心网友
时间：2023-11-03 23:40
1.柱状图（还有堆积柱状图、百分比堆积柱状图）
适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。
优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。
劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
2.条形图
适用场景：显示各个项目之间的比较情况，和柱状图类似的作用；
优势：每个条都清晰表示数据，直观；
3.折线图
适用场景: 折线图适合二维的大数据集，还适合多个二维数据集的比较。
优势：容易反应出数据变化的趋势。
4.各种地图
适用场景：适用于有空间位置的数据集，有全国地图和区域地图。
优劣势：特殊状况下使用，涉及行政区域；
5.饼图/环图
适用场景：适用简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。
优势：明确显示数据的比例情况，尤其合适渠道来源等场景。
劣势：肉眼对面积大小不敏感。
6.雷达图
适用场景：雷达图适用于*数据（四维以上），且每个维度必须可以排序，适用场合较有限。
优势：主要用来了解公司各项数据指标的变动情形及其好坏趋向。
劣势：理解成本较高。
7.漏斗图
适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析。
优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地发现和说明问题所在。
劣势:单一漏斗图无法评价网站某个关键流程中各步骤转化率的好坏。
8.词云
适用场景： 显示词频，可以用来做一些用户画像、用户标签的工作。
优势：很酷炫、很直观的图表。
劣势：使用场景单一，一般用来做词频。
9.散点图（调整尺寸大小就成气泡图了）
适用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联。
优势：对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图都很理想。如果数据集中包含非常多的点，那么散点图便是最佳图表类型。
劣势：在点状图中显示多个序列看上去非常混乱。
10.面积图
适用场景：强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。百分比堆积面积图、堆积面积图还可以显示部分与整体之间（或者几个数据变量之间）的关系。
11.指标卡
适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。
优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一般是昨天、上周等，还可以看不同时间维度的同环比情况。
劣势：只是单一的数据展示，最多有同环比，但是不能对比其他数据。
12.计量图
适用场景：一般用来显示项目的完成进度。
优势：很直观展示项目的进度情况，类似于进度条。
劣势：表达效果很明确，数据场景比较单一。
13.瀑布图
适用场景：采用绝对值与相对值结合的方式，适用于表达数个特定数值之间的数量变化关系，最终展示一个累计值。
优势：展示两个数据点之间的演变过程，还可以展示数据是如何累计的。
劣势：没有柱状图、条形图的使用场景多。
14.桑基图
适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰
15.双轴图
适用场景：柱状图+折线图的结合，适用情况很多，数据走势、数据同环比对比等情况都能适用。
优势：特别通用，是柱状图+折线图的结合，图表很直观。
劣势：这个好像没什么劣势，个人感觉。
具体的图表类型可以去BDP个人版上具体了解、操作，图表颜色大小也是可以调整的，在可视化分析平台中，不同图表的适用场景不一，用得好可以更好理解数据的含义，图表用来做数据汇报也会很直观好看。
热心网友
时间：2023-11-03 23:40
数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性：依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：尖端技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。
热心网友
时间：2023-11-03 23:40
可视化分析平台将数据转换成图表进行可视化展示、分析，具有形象直观、一目了然的效果，很容易被用户所理解和接受，并能很快形成具体概念，实现业务数据的高效关联分析，因此，数据可视化应用将会给数据展现、人机交互带来一场新的*。
