数据可视化不是简单的视觉映射,而是一个以数据流向为主线的一个完整流程,主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程,可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程,用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。 图1 可视化的基本流程图 可视化主流程...

大数据解决方案是上海金轩数字科技有限公司的核心服务之一。我们提供一站式的数据收集、存储、处理、分析和可视化方案，旨在帮助企业从海量数据中提炼有价值的信息，优化决策过程，提高竞争力。我们的解决方案具备高兼容性、高吞吐性、高可用性和高扩展性，能够满足企业不断增长的数据需求，助力企业实现数字化转型和智能化升级。企业规划和实施一个成功的大数据方案需要从多个方面综合考虑。首先，企业需要明确自身的业务需求，确定大数据方案的目标和期望达成的效果。接着，进行大数据技术的调研和选型，选择适合企业业务需求的技术栈和工具。然后，制定详细的大数据方案...

1、需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。2、建设数据仓库/数据集市的模型 数据仓库/数据集市的...

1、数据收集 数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。2、数据预处理 收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做...

三、数据模型｜打通数据关系，搭建数据模型 模型搭建是准备面粉的过程，我们把小麦给磨成面粉，最后用面粉做出蛋糕，蛋糕才是我们真正要吃的东西。搭建数据模型，从数据分析的视角，搭建很多数据模型，就是打通数据链条、打通数据之间的关系。四、数据分析｜围绕项目范围，制作分析结果 数据分析我们怎么来做呢...

大数据的分析流程主要包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤。首先，数据采集是大数据分析的起点。在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、日志文件、传感器数据等。例如，在零售行业中，企业可能会收集客户...

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。数据可视化-派可数据商业智能BI 经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就...

在明确数据分析的目标后，就要根据目标获取所需的数据，数据获取主要分为三类：（1）通过基于前端页面的数据采集工具，如亿信ABI的数据采集功能；（2）在产品设计过程中，通过数据埋点的方式，需要数据时可以简单地提出数据，这种方法的前提是未来的数据采集在产品规划阶段就已经提前准备好了；（3）如果前期...

业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。数据可视化的工具 对于数据可视化，有诸多工具，如：1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于...

我将一次完整的数据分析流程主要分为六个环节，包括明确 分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、总结与建议 。做任何事情都有其对应的目的，数据分析也是如此。每一次分析前，都必须要先明确做这次分析的目的是什么，只有先明确了目的，后面的分析才能围绕其展开, 常见的数据分析目标包括以下...

需要采用智能数据可视化分析工具（BI系统），以亿信ABI为例，需要一名熟悉该BI系统的数据分析人员，按照如下步骤，即可做出一份直观的数据分析报表。步骤1：第1步弄清需求，在使用分析报表的过程中一定要从本质来思考。了解到所需要的一些信息，然后把所有的信息全部放在一起加以整合。比如总体的数据信息放在...