條形圖的數據可視化效果怎麼樣

『壹』 數據可視化常用的圖有哪些，有什麼特點

DataViz可視化數據分析軟體中含有豐富的各種圖表，可以幫助用戶通過簡單的拖拽就可以輕松的創建用於數據分析的圖表，或者將多個圖表組成圖冊來進行交互分析並進行大屏展示。

DataViz中圖表聯動可以實現對同一個數據集或不同數據集的圖表的聯動，通過圖表聯動可以讓某個圖表作為篩選器，點擊其中某一個數據項，與其關聯的圖表將會篩選出所選項的數據內容，快速且直觀展現數據分析結果。下面我們來介紹下DataViz中圖表聯動的幾種方式。

●實現與指定的圖表進行聯動
圖表聯動可以設置指定的圖表與當前圖表進行聯動，在圖冊編輯頁中點擊選擇某個圖表後，在選中圖表的「內容設置」中，有一個「圖表聯動設置」的功能按鈕。

DataViz中圖表聯動設置簡單，業務人員只需要簡單拖拽就可以實現可視化的圖表聯動分析，直觀展現數據分析結果。幫助企業用戶快速准確地洞悉數據背後隱藏的商業價值，讓決策更「有據可依」。

『貳』 報表分析工具做的數據可視化效果好看嗎

用報表分析工具做數據可視化效果一般是通過餅圖、折線圖、柱形圖、條形圖、散點圖、雷達圖等形式，讓決策者更加直觀的得到有效信息。

很多優秀的數據可視化圖表依賴優異的設計，並非僅僅選擇正確的圖表模板那麼簡單，需要數據分析人員自己熟練掌握工具（軟體）的可視化圖表設計功能，並根據自己對圖表藝術的理解進行更多的美化，做出讓老闆滿意的可視化圖表。奧 威 BI圖表功能相對來說很 強 大，非常注重細節，開發出很多制圖的小功能，讓數據分析人員充分運用工具，盡情發揮設計。（OurwayBI做的數據可視化效果）

『叄』 數據可視化的優點

數據可視化的優點：

1.加強商業信息傳遞效率

人眼通過視覺和圖像比文本和數字更容易吸收和掌握信息。盡管如此，為高級管理人員編制的大多數商業智能報告通常都填充有靜態表格和圖表，這些表格和圖表無法為查看它的人提供生動的信息。相比之下，數據可視化使用戶能夠接收有關運營和業務條件的大量信息。數據可視化允許決策者查看多維數據集之間的連接，並通過使用熱圖，地理圖和其他豐富的圖形表示提供解釋數據的新方法。

2.快速訪問相關業務見解

通過數據可視化，業務組織可以提高他們在需要時查找所需信息的能力，並且比其他公司更高效地完成這些工作。根據最近進行的一項研究，使用可視化數據發現工具的組織，業務經理比僅依靠託管報告和儀錶板的人更及時找到信息的可能性高28％。此外，使用可視化數據發現產品的公司中， 48％的商業智能用戶能夠在沒有IT員工幫助的情況下找到所需信息。

3.更好地理解運營和業務活動

數據可視化的一個重要優勢，是它使用戶能夠更有效地查看在操作條件和業務性能之間發生的連接。在當今競爭激烈的商業環境中，在數據中找到這些相關性從未如此重要。例如，通過提供業務和運營動態的多角度視圖，數據可視化允許高級領導團隊了解，最近遠程客戶呼叫中心的首次聯系解決率如何？從而顯著影響客戶滿意度。

4.快速識別最新趨勢

在這個時代，公司能夠收集的有關客戶和市場狀況的數據，可以為企業領導者提供對新收入和商業機會的洞察力–他們可以從大量的數據中發現機會。使用數據可視化，決策者能夠更快地掌握跨多個數據集的客戶行為和市場條件的變化。

5.准確的客戶情感分析

利用數據可視化，公司可以更深入地了解客戶情緒和其他數據，從而揭示他們向客戶推出新服務的新機遇。這些有用的見解使企業能夠採取新的商機，以保持領先於競爭對手。

(3)條形圖的數據可視化效果怎麼樣擴展閱讀：

數據可視化技術包含以下幾個基本概念：

①數據空間：是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間；

②數據開發：是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算；

③數據分析：指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據；

④數據可視化：是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

數據可視化已經提出了許多方法，這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基於幾何的技術、面向像素技術、基於圖標的技術、基於層次的技術、基於圖像的技術和分布式技術等等。

『肆』 什麼是數據可視化

「數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

發展趨勢

現在國內就有公司走的是這個路線。國內的圖撲軟體hightopo就是其中一個。

在學術界，現在可視化的期刊越來越多了。亞洲的pacific vis, 北美的transition vis, 歐洲的 Europ Vis。這些都是常見的還不算上頂級的期刊。可視化在學術界的運用已近變成香餑餑了。現在誰做研究出來的數據都是好幾個GB的，需要有工具和專門的人員去做一個可視化來理解這些數據，而且很多二流的科研文章加上可視化，就可以投一流的期刊。

可視化並不是單獨的一門學科，它是對於計算機圖形學和統計學等一些學科的更深層次的延伸，比如說社交網路的圖譜應用到了很多圖形學的邊演算法，當然，很多時候是和數據挖掘關系最緊密，因為前者是為後者提供數據，後者是為了更好的展現數據。

數據可視化是和數據挖掘不可分割的，可視化作者想要表達的側重點對於可視化的傳達結果是有直接關聯的。也就是說，當數據本身的特點與規律並不明顯的時候，你需要進行大量的測試與研究來探尋出數據的規律，之後才能傳達出正確而且有規律可循的可視化圖案。

舉個簡單的hightopo大型風力發電 可視化案例，或許大家就能理解可視化數據。

依託於大數據技術以及對大型風力發電機整體數據挖掘分析，形成了風機遠程集中監控系統。在可視化界面中能夠看到，風機對環境的監控、現場風速、風向的實時數據，以及設備運行的具體情況。並且提供詳細統計參數，例如年發電量、總功率、負荷率等數據，能靈活的滿足用戶的個人定製化需求，從而實現管理者對風電場的智能管控。

通過主面板可查看線框模式下的風機。可自由點選查看各個部件系統的運行狀態，進行全生命周期的智慧運維。及時監測風電機組的健康狀況，智能診斷風機故障並提出預警。並定期進行健康體檢服務，將有效的降低風機故障發生和維修成本。

對電廠來講，針對生產過程中各種參數的監控，毫無疑問是確保安全高效運行的必要手段。這里將整個風力發電機的發電工藝直觀的展現出來，對接監測過程中的各種數據，並轉換為可運行的程序。通過對工藝流程的全面監控來確保電廠安全生產。

更多資料

圖撲軟體（Hightopo）是由廈門圖撲軟體科技有限公司獨立自主研發，基於HTML5標准技術的Web前端2D和3D圖形界面開發框架。非常適用於實時監控系統的界面呈現，廣泛應用於電信網路拓撲和設備管理，以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。Hightopo提供了一套獨特的 WebGL 層抽象，將 Model–View–Presenter (MVP) 的設計模型延伸應用到了 3D 圖形領域。使用 Hightopo 您可更關注於業務邏輯功能，不必將精力投入復雜 3D 渲染和數學等非業務核心的技術細節。

『伍』 數據可視化 真正可以遵循的制圖技巧

數據可視化 真正可以遵循的制圖技巧

可視化有許多「規則」。有的是實際的規則，有的則是幫助你做出選擇的建議。如果是出於數據的要求，而且你也知道該怎麼做，那麼許多實際的規則也不必遵守。

但是，的確有一些規則不應該違背。這些規則通常是用於一些特定種類、幾乎只能用特定方式閱讀的圖表。當這些規則被打破，閱讀過程中，數據有可能被誤讀。這會有點棘手。

條形圖的基線必須從零開始

條形圖依賴長度來呈現數據。短的條塊代表較低的值，長一些的則表示較高的值。條形圖的原理就是通過比較條塊的長度來比較值的大小。

當基線被改變了，視覺效果也就扭曲了。

舉例來說，請看上圖。左邊第一幅條形圖比較了兩個值：50和100，它有一條並且它有一條以零為起點的基線。很好。代表數值100的條塊長度正好是數值50的兩倍長，為100正好也是50的兩倍大小。

但當你把基線變為一個更高的、非零的值時，第一個條形的長度變短了，而另外一個條形的長度卻沒有變。此時值為100的條形不再是值為50的條形的兩倍長。以此類推，當最後左邊代表數值50的條形徹底消失了，意味著100無限地大於50了。

條形圖的基線必須從零開始。

例：這張條形圖是經福克斯新聞准許使用的。

3月31日目標的值為7,066,000，比6,000,000高17.8%，然而第二個條形幾乎是第一個條形長度的三倍。

有人也許會反駁說，這張圖的重點在於兩個值的差而非這兩個值本身。即便如此，用條形圖來表示本身就是一個錯誤的選擇。使用時間序列來呈現月累積數也許會更好。

不要過分熱衷於餅圖

有些人認為，應該完全避免餅圖。他們也許是對的，也許又不是。有些人也許會說，使用餅圖完全是一種不可原諒的錯誤。對此，我不同意。不管怎樣，事實情況是人們仍然使用餅圖，所以我們至少可以爭取正確地使用它們。

避免過度切割餅圖，否則最終對它的閱讀將難以為繼。

那麼多少是「太多」？這是一個判斷力的問題。不過，如果已經很難從圖中看出其中一塊扇形是另一塊兩倍大，或者好幾個較小的扇形區域看起來差不多大時，在扇形切割上面就該收手了。此時可以考慮把較小的類目歸入一個更大的：「其他」。圓環圖也是一樣。

同時也考慮一下用其他種類的圖表來表示比例。

不要太依賴於餅圖。

例：這張餅圖來自維基網路，它展示了國家的不同區域。

左邊這張餅圖中已經切割了許多塊，但旁邊另分離出一張餅圖，顯示了左圖中看不清楚的更小國家的情況，以此來提供更多的信息。有許多方式可以展示這組數據，比如樹狀圖、按照數據比例製作的圖標，或者就用普通的地圖。單薄的餅圖只適用於顯示只有幾組值的數據。

尊重部分所佔整體的比例

相較於呈現數值，有些圖更著重於表現部分與整體的關系，它們表現的數據是部分所佔整體比例。比如，堆積式條形圖，堆積區域圖，樹狀圖，馬賽克圖，圓環圖以及餅圖。在這些圖表中，每一個部分都表示一個獨立的、不重疊的比例。

關於這一條，最常見的錯誤發生在調查問題允許多選時。比如說：「你上周使用了哪一種交通工具？可以多選。」這樣的話，在人們多選的問題上就會出現比例的重疊，不同選項的百分比之和大於一。為了避免這種情況，你不能直接把比例做成統計圖。

例：這張餅圖來自福克斯新聞下屬機構，它表現了三個不屬於同一個整體的百分比。

每一個值都是一個單獨的整體，因此在這一例中，用三個堆積式條塊（或普通的條塊）會更直觀地表現每個值的比例。

展示數據

讓讀者看到數據，這是可視化的重點。如果數據的呈現不夠清晰，就違背了做圖表的初衷。這常常是因為一張圖里的數據太多，於是讀者的興趣就被分散了。

這是一個經典的「繪圖過度」的問題，相關的研究有很多。但是對於基本的圖表，也有一些簡單的解決方式。

首先是可以改變符號的大小，這樣上圖中的小圓點（或者是其他的符號）就不會占據太多空間。為了讓數據直觀清晰，主要要增加空白。

調節透明度，多層次的圖案就不會被覆蓋。

通過取樣或者把對數據進行分類的方式，把總體分成幾個更小的子群。從中，你可以採取小而多的方式，這樣每張表裡的信息就會少一些。

數據進行再統計及分門別類。

總而言之，更好地呈現數據。

例：這張圖展示了金州勇士隊在2008-09賽季的每個投籃。

這張圖最終形成了一個球場的形狀，並得出了對於球員們投籃最多的地點的一個小結論——近框，中距離，以及三分球。但是它們之間的差距是很小的，讀者並不能看清真正量級上的差距。

數據聚合法將有助於解決此類問題。

解釋編碼

通過一定的形狀、顏色和幾何圖形的結合，將數據呈現出來。為了讓讀者能讀清楚，圖表設計者就要把這些圖形解碼回數據值。經典的例子是沒有標注的坐標軸。

有時編碼不需要解釋。比如說，讀者也許知道怎樣讀條形圖，就不必解釋條的長度表示的是值的大小了。但是設計者的確應該解釋數據，也就是圖表的單位和主題。

所以標明坐標軸代表的含義。要給讀者提供線索或圖例，解釋圖表。

例：這個錯誤標注的圖表來自溫尼伯太陽報：

我們要是能知道這是統計關於什麼的問題就好了。

大功告成

搞定了。最後一件事就是確保你沒有違反最基礎的可視化規則——這都是關於理解數據轉換可視化圖形的過程。如果能弄明白怎數據是如何轉換成幾何圖形的，你就可以創作自己的可視化作品了。但對於特定的幾種只能用特定方式來讀取的圖表，是沒有什麼改變的餘地的。

總之，一定要學會把數據轉換成可視化圖形。然後真正理解可視化制圖中「規則」和「建議」的不同之處。

『陸』 報表中的數據可視化具有哪些方式和特色

1、直線圖：直線圖是用直線將一系列的數據點連接的圖表，直線圖經常用來展現隨著時間變化的數據。

2、曲線圖：曲線圖是用曲線將一系列的數據點連接的圖表。

3、曲線面積圖和面積圖：只不過連線的方式是曲線，而面積圖的連線方式是直線。

4、柱形圖包括柱狀圖和條形圖：

柱狀圖是用豎直的柱子來展現數據，一般用於展現橫向的數據變化及對比。

條形圖是用橫向的柱子來展現數據，一般用於縱向的數據排名及對比。

Highcharts 是一個用純 JavaScript 編寫的一個圖表庫， 能夠很簡單便捷的在 Web 網站或是 Web 應用程序添加有交互性的圖表，並且免費提供給個人學習、個人網站和非商業用途使用。：網頁鏈接

『柒』 數據可視化優勢

數據可視化三大優勢簡析：

①動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務領導者能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由於這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。

②用建設性方式討論結果。一般來說，當我們向高級管理人員提交的許多業務報告的時候，都是規范化的文檔，這些文檔經常被靜態表格和各種圖表類型所誇大。也正是因為它製作的太過於詳細了，以致於那些高管人員也沒辦法記住這些內容，因此對於他們來說是不需要看到太詳細的信息。而使用大數據可視化的工具報告就可以使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以通過交互元素以及類似於熱圖、fever
charts等新的可視化工具，輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。

③能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟體公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然後，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪裡，並開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題並採取行動從而及時止損。

『捌』 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。

『玖』 數據可視化通過哪些方式讓數據展現的更直觀

數據可視化的一般流程
首先我們需要對我們現有的數據進行分析，得出自己的結論，明確要表達的信息和主題(即你通過圖表要說明什麼問題)。然後根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。最後開始動手製作圖表，並對圖表進行美化、檢查，直至最後圖表完成。
這里我們容易犯的一個錯誤是：先設想要達到的可視化效果，然後在去尋找相應的數據。這樣經常會造成：「現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果，或者是想要製作理想的圖表需要獲取更多的數據。」這樣的誤區。
常用的可視化工具
1、Microsoft Excel
對於這個軟體大家應該並不陌生，對於一般的可視化這個軟體完全足矣，但是對於一些數據量較大的數據則不太適合。
2、Google Spreadsheets
Google Spreadsheets是基於Web的應用程序，它允許使用者創建、更新和修改表格並在線實時分享數據。基於Ajax的程序和微軟的Excel和CSV(逗號分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本鏈接標記語言(HTML)的格式保存。
3、Tableau Software
Tableau Software現在比較受大家的歡迎，既可以超越Excel做一些稍微復雜的數據分析，又不用像R、Python那種編程語言進行可視化那麼復雜。好多人都有推薦這款軟體。
4、一些需要編程性語言的工具
R語言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。這里主要是列舉一下有哪些編程語言可以實現可視化，具體如何實現需要讀者自行學習。

『拾』 圖表在比較各種各樣的數據時很有用.條形圖適合用來顯示什麼類型的數據

條形圖

1、適用場景：用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。適用於枚舉的數據，比如地域之間的關系，數據沒有必然的連續性。

2、優勢：利用條狀的長度，反映數據的差異，肉眼對長短差異很敏感，數據更加直觀。

3、劣勢：柱狀圖的局限在於只適用中小規模的數據集。

（BDP中的百分比堆積條形圖）

各條形圖均來自數據工具BDP個人版，大家可以去試下~~~