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所谓大数据可视化，也被称为大数据看板，是由运行系统的数据+统计、分析、预测=同一表达在软件界面的结果

从概念上来看——

数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：

科学计算可视化（scientific visualization）

信息可视化（information visualization）

可视分析（visual analytics）

近些年来，这3 个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称为“大数据可视化”。

大数据可视化有哪些技术分类？

数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。按照目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为：

对比：比较不同元素之间或不同时刻之间的值

分布：查看数据分布特征，是数据可视化常用的场景之一

组成：查看数据静态或动态组成

关系：查看变量之间的相关性，常用于判断多个因素之间的影响关系

趋势：查看数据如何随着时间变化而变化

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数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量

企业应该做什么呢?用大数据和数据可视化提高生产力

如果一个组织能够将更多的事务有效地进行可视化显示，那么他们可以提高认知能力。Abate先生打比方说，许多人都在工作，他们只使用一台电脑显示器，但一台电脑显示器只能做那么多：它有局限性。这使得个人不能够提高他的潜力。如果一个人有两台电脑显示器甚至三台，他们解决各种问题以及得出结论的能力将会提高。如果他们有更多的资源，他们也会地利用自己的时间。当涉及到大数据时，“一张图片胜过千言万语”还不足以说明图片的重要性。人们很容易地以可视的或物理的角度观察数据，它比看表格容易的多。

他给了一个简单的解释：“简单地说，如果西南部的销售额下降，人们可以使用另一台电脑或电话查到西南地区的天气。这样，人们会意识到西南部有一场暴风雪，这就解释了为什么这个星期的销售额骤然下跌了。因为很明显，如果人们不能到达商店，他们就不会买东西。”

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