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大数据产品分析:浅析数据可视化

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数据可视化的发展,将改变传统的管理方式,让数据的呈现更及时、更直观、更简单。

数据可视化是什么?

数据可视化——借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息同时对数据进行交互分析。

为什么需要?

由于人类大脑在记忆能力的限制,所以我们利用视觉获取的信息量多于感官,在大数据与互联网时代,企业从传统的流程式管理方式过渡到基于数据的管理方式将会成为必然的趋势,数据可视化能够帮助分析的人对数据有更全面的认识。

常见形式

折线图、柱状图、饼图、气泡图、雷达图、热力图、树(Treemap)、河流图、网络图……

气泡图-展示多维度组合数据

雷达图-多变量可视化图形

 折线图-同一事物不同阶段的变化

热力图-用户使用情况统计

常见方法

  • 数据采集:在数据采集过程中进行数据分类,根据数据属性和方法去可视化解决问题;
  • 可视化映射:将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素如标记、位置、形状、大小和颜色;
  • 数据变换和处理:通过去噪,清洗数据、提取数据;
  • 用户验证:数据的正确与否,需要用户的大胆假设和积极验证,反复验证数据的合理性等,从而向公众或者上司展示数据。

市场分析

优秀的数据可视化讲究场景应用,结合数据分析逻辑,制定高效决策。好的数据可视化的体验,是通过美好有效的表达更好的分享和传达数据信息。数据可视化给大数据的各种实践落地提供了检验依据,大量枯燥的数据可以通过数据合理的数据可视化实践,得以落地且容易被用户感知。大数据的绝大部分应用都将以可视化的形式呈现,可视化信息表、H5、视频、动态应用等等。

目前整个数据可视化大致可以分为两个方向:

  1. 注重展示
  2. 注重分析

如下的案例是较为优秀的数据可视化工具,基本是提供全平台数据统一、二次开发简单、定制化需求等。现有的数据可视化产品已涉猎的领域有:互联网、零售快消、电商、O2O、物流、金融、医疗和教育等众多行业。

当前用户普遍存在的个性化需求,通过产品表象,我们都需要与数据紧密对话,把数据当作一个解决问题的角色,通过数据本身的交互探索一些未知的方向及创新的点子。

行业应用

行业分析数据可视化-在线教育

通过占比类可视化图形展示一个行业的分析,将数据的内容直接图形化,分具体的分支做饼状图像的展示,通过比例的划分简单表达分析的情况。

用户行为数据可视化-消费数据展示

提供一个渠道将人因与数据相结合,并且保留人的创造性思维发挥的空间,支持不同人理解相同数据的不确定性。

某某数据分析平台-关键数据呈现

通过指标、关键数据的图形化,将数据概念动态化;解决传统数据分析平台,数据项冗余,纬度过多导致的数据报表不直观。

数据可视化的发展,将改变传统的管理方式,让数据的呈现更及时、更直观、更简单。让数据的管理更客观,针对性更强。简单粗暴一点来说,未来有数据、有分析的地方就有就有可视化的需求,当大数据的处理技术逐步发展的同时,可视化可以承载让用户更容易阅读和理解的工作,辅助大数据的神秘,让用户体验更佳!~

 

作者:Mandy权,微信公众号:PMandyQ(PM: MandyQ),一名快乐的产品经理!

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  2. 我觉得现在的数据分析师,对一个行业或者业务的熟悉程度,会很大程度影响数据分析的结果。

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