简介：本文的首席执行官注释将介绍与大数据可视化技术相关的多少相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
[简介]现在是大数据的时代，许多公司的发展不能与数据分析分开。BIG数据可视化分为不同类型：勘探类型和解释类型。探索的类型可以帮助人们发现背后的故事数据和数据的分析对于人们来说很方便。因此，数据分析中的常见数据可视化方法是什么？让我们跟随编辑今天了解它！
紧张
仔细的可视化是线性显示。最重要的是，时态数据可视化具有起点和一个端点。时态可视化的一个示例可以是一个散射的点图，它显示了某些温度信息（例如某些区域）。
多维
分层
分层方法用于显示多组数据。这些数据可视化通常显示大组中的小组。层次数据可视化的示例包括可以显示语言组的树图。
网络
为了显示网络中数据之间的关系，它是显示大数据的常见方法。结构更为复杂。
以上是小小比的相关内容与共享“数据分析的常见数据可视化方法是什么？”我希望能帮助所有人。Xiaobian认为，如果您想在大数据行业建立契约，则需要获得一些具有高金额内容的数据分析师，以使其更具核心竞争力和竞争性资本。
当涉及到数据分析时，会有数据可视化。因为单词不如表格，表不如图片好，图像可以更直观，并且可以清楚地表达含义无法表达。是数据分析的核心概念。我们经常尽可能地追求美丽，但是美学图表不一定是有用的图表，两者不能在两者之间进行划分。
数据可视化的目的是使数据更有效，以便读者可以快速理解而不仅仅是使用我们的最终目标。在强调数据背后的法律和突出重要因素的前提下，我们将拥有一个美丽的。优化是正确的选择。
图表的基本概念
维度：描述分析，分类数据的角度和属性。时间，地理位置，产品类型等。
Merture：特定的参考值，数值数据。YUAN，销售，销售量等。
图表类型和应用
散点图
主要解释数据之间的法律
维度：0+
措施：2
图1
气泡图（变体散射点的图1）
气泡图是散射点图的变体，它引入了第三个测量值作为气泡的大小
维度：1+
措施：3
图2
单轴散点点（变体的散射点的图2）
尺寸为y轴，更倾向于观察不同类别下数据的数据
维度：1+
措施：2
图3
线图
它用于观察时间变化的趋势（尺寸并不容易，否则会很容易引起混乱和复杂性）
维度：1+
量度：1+
图4
Drop -Arae图（变体线图）
注意数据类别之间趋势的变化
图5
支柱图
显示类别之间的关系
密度：2
量度：1+
图6
食谱图（列图的变体）
统计列图
目的地：0
措施：1
图7
其他列图：正和负比率柱图，翻转比率支柱图，累积柱图像，百分比支柱柱图，瀑布图等。
蛋糕地图
通常不使用数据分析
密度：1
措施：1
图8
阴谋
在转换过程的直观显示中，转换步骤不应超过七个
密度：1
措施：1
图9
雷达图
单个数据和属性的可视化方案，更多描述性数据
维度：1+
量度：1+
图10
树图
数据量很大，分析时经常使用更多类别的数据分析
维度：1+
措施：1
图11
桑
揭示数据的复杂变化，一对或更多对可以是一个或更多的一对
密度：2
措施：1
图12
热图
可以反映有关空间的数据定律
密度：1
措施：1
图13
关系图
显示不同类别之间的数据关系
密度：2
测量：0+
图14
框图
研究观察和比较数据分布
维度：1+
措施：1
图15
目标图
用于衡量业务销售的完成
维度：1+
措施：2
图16
单词云图
直观的气氛显示了大数据的最佳优先级图表之一
密度：1
测量：0
图17
地理图
用于显示数据与空间之间的关系
密度：1
措施：1
图18
以上是数据视觉图表的初步研究，感谢您的浏览。
1.可见区域的大小
相同图形的长度，高度或面积（例如柱状，环和蜘蛛图等）清楚地表达了与不同目标相对应的目标值之间的比较。
这种方法将一目了然地瞥见读者的比较。当使这种类型的数据可视化图形时，请使用数学公式来计算准确的标准并共享。
其次，颜色可视化
通过颜色阴影的目标值的强度和细度是数据可视化计划的常见方法。乍一看，用户可以看到目标数据值的哪一部分更为突出。
第三，图形可视化
当我们计划目标和数据时，图形与相应的实际含义的组合将使数据图更加生动地显示，并且用户更容易理解图表的主题表达。
第四，区域空间可视化
当要表达的目标数据的主题与该区域有关时，我们通常会选择地图作为大集合。
这样，用户可以直观地了解所有数据的情况，同时，他们还可以根据地理位置的快速定位查看详细数据。
第五，概念可视化
将一般目标数据转换为我们熟悉的简单感知数据之后，用户将对图形的含义进行更简单的理解。
数据可视化的常用方法是什么？我在这里与您分享。如果您对大数据项目有浓厚的兴趣，我希望本文可以为您提供帮助。如果您还想了解更多数据分析师和大数据工程师的技能和材料，则可以单击其他该网站上的文章以进行学习。
结论：以上是由大数据可视化技术为每个人编译的主要CTO注释的数量。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关可用的大数据可视化技术类型的更多信息。不要忘记在此站点上找到它。