数据可视化的数据来源？

一、数据可视化的数据来源？

数据可视化一般会经历几步：数据采集，数据ETL清洗加工，数据分析处理，数据挖掘，一般会存到数据仓库中，再到数据可视化展示。一般数据的来源有2种途径获取：

1.内部数据采集：

指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集。

2.外部数据采集：

指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据，具体目的包括，获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据，通常采用的数据采集方法为「网络爬虫」。

二、数据可视化大屏布局技巧？

包括：1. 确定目标受众：了解大屏的主要观众，根据他们的需求和兴趣设计布局。2. 确定展示内容：明确要展示的数据、图表和信息，确保它们与目标受众相关。3. 确定布局主题：选择一个与目标受众和展示内容相符的主题，如时间线、地理位置、流程图等。4. 确定布局元素：选择合适的图表、文字、图片等元素，以清晰地展示数据和信息。5. 确定布局色彩：使用色彩来吸引观众的注意力，同时使整个布局看起来协调统一。6. 简洁明了：避免过度装饰和复杂的设计，使整个布局看起来简洁、明了、易于理解。7. 交互性：如果可能，添加一些交互元素，如筛选器、按钮等，使用户可以更深入地探索数据。8. 测试和调整：在大屏布局完成后，让一些观众进行测试，收集他们的反馈，并根据需要进行调整。9. 更新和维护：定期更新数据和信息，并维护大屏布局，确保其始终保持最佳状态。10. 培训和支持：为观众提供培训和支持，帮助他们理解大屏内容和功能。

三、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。

四、数据可视化大屏哪家做的好？

通过大屏可视化，让信息化的价值瞬间可见。大屏可视化可实现实时刷新，不论是实时交易状况，还是生产现场，都可以及时监控、及时预警。

大屏数据可视化应用蓝图：

1、通过层层钻取轻松还原事实。

2、通过层层钻取轻松还原事实，通过多维动态分析，多角度透视一角之下的冰山。

、通过预警/定时推送，无论何时何地均可运筹帷幄。

4、通过移动终端访问使一切尽在“掌”握。

大屏展示：

五、数据可视化分析都需要哪些图表?分别有什么优势？

下文将用3000字，8分钟带你了解12种常见可视化类别的用法与场景、局限性和优缺点。分别包含柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图。

01 柱状图

适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值X和Y），但只有一个维度需要比较，多用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

局限性：适用于中小规模的数据集。

优点：

1. 能够利用柱子的高度，反映数据的差异；
2. 肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。

（柱状图合理的用法）

（柱状图不合理的用法）

使用建议：通常来说，柱状图的X轴是时间维度，用户习惯性认为存在时间发展趋势。

如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。

02 条形图

适用场景：二维数据集中有一个维度需要比较。

局限性：分类过多则无法展示数据特点。

优点：对各个时期或时点的数据有直接对比的作用，对其数值大小，一目了然。

（按照销量从大到小排序）

（按照时间顺序排序）

使用建议：一般由最大排到最小值，当绘制一段时间内的条形图时，应该从最新的数据点开始排序，然后按时间顺序向后推移。

03 折线图

适用场景：用来观察数据随时间变化的趋势或规律。数据在一个有序的因变量上的变化。特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征。

局限性：每张图上不适合展示太多折线，否则会容易造成混乱和复杂。

优点：

1. 折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合；
2. 适合多个二维数据集的比较。

04 饼图

适用场景：适用于二维数据，关注简单占比。

局限性：

1. 不适合较大的数据集、较多分类的展现；
2. 数据项中不能有负值；
3. 肉眼对面积大小敏感，比如30%和35%在饼图是难以分辨出区别的。

优点：适用于反映某个部分占整体的比重，比如贫穷人口占总人口的百分比。

（饼图合理的用法）

（饼图不合理的用法）

（上图的饼图换成柱状图会更清晰）

使用建议：建议饼图分类不超过5个，如果有多个占比小的分类，可以统一归类成“其他”。

05 雷达图

适用场景：适用于展现多维数据集，例如人、货、场、财等多项指标，用于企业经营状况，收益性、生产性、流动性、安全性和成长性等评价分析、或者对客户或员工的评估分析等。

优点：优势是可以同时展示多个指标，从而判断值同一对象指标间的强弱或不同对象相同指标的对比，具有完整、清晰和直观的优点。

使用建议：

1. 雷达图只有一个坐标轴，不可能同时显示量纲不同的指标，所以在展示不同量纲或数量级的指标时，需要先去量纲，先标准化处理；
2. 指标不能太多，一般4~8个；
3. 比较的记录条数不宜太多；
4. 指标的排列顺序可以按照值的大小顺序或将相关性高的指标放在一起展示。

06 地图

适用场景：用于展现数据和空间之间的关系。适合带有地理位置信息的数据集展现，展现的通常是以某个地区为单位的汇总的连续信息。

局限性：

1. 必须有地理信息；
2. 地理面积大小和度量值无关，容易误读；
3. 如果用行政气泡图，气泡容易叠加。

优点：

1. 和地图向结合，对数据的地理分步显示直观；
2. 可以通过颜色深浅、气泡大小等容易判断度量的大小。

07 漏斗图

概念解释：有多个梯形从上而下叠加而成。从上到下的项有逻辑上的顺序关系，梯形面积表示某个业务量与上一个环节之间的差异。

适用场景：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析。通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策。

使用建议：

1. 漏斗图总是开始于一个100%的数量，结束于一个较小的数量；
2. 在开始和结束之间由N个流程环节组成，每个环节用一个梯形来表示；
3. 梯形的上底宽度表示当前环节的输入情况，下底表示当前环节的输出，上底与下底之间的差异表现了在当前环节业务量的减小量，当前梯形边的斜率表现了当前环节的减小率；
4. 漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。

08 仪表板图

概念解释：像一个钟表或者可读盘，有刻度和指针，其中刻度表示度量，指针表示维度，指针角度表示数值，指针指向当前数值。

适用场景：管理报表或报告，直观的表现出某个指标的进度或实际情况。

局限性：只能一个维度，指标也不宜过多，展示信息有限。

优点：适用于场景比较窄，主要用于进度或占比的展现。

使用建议：

1. 适用于场景比较窄，主要用于进度或占比的展现；
2. 只能一个维度，指标也不宜过多，展示信息有限。

09 散点图

适用场景：主要解释数据之间的规律，将数据以点的形式展现，以显示变量间的相互关系或者影响程度，点的位置由变量的数值决定。

局限性：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他信息均不能很好展现。

优点：

1. 可以展示数据的分布和聚合情况；
2. 适合展示较大的数据集。

10 桑基图

适用场景：主要解释数据之间的规律。揭示数据复杂变化趋势，可以一对多或者多对一；它常表示信息的变化和流动状态。比如，用于电商与营销有关的分析：分析购物网站中，哪些商品最畅销或者哪一个时间段是访问高峰。

局限性：

1. 应用面很窄，只能显示三级维度的流程数据；
2. 对显示的度量要求严格。

优点：

1. 特别适合分析展现网站流量的运营数据；
2. 显示结果直观，可以清晰的看到各个维度指标变化的情况；
3. 支持以某个节点查看该节点所在流程的情况。

多讲一点：桑吉图主要由边和节点组成，边代表了流动的数据，流量代表了流动数据的具体数值，节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例的显示，边越宽标示数值越大。桑吉图的特点是“能量守恒”，数据从开始到结束，总量都保持不变。

11 词云

适用场景：做用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。适合用于描述网站上的关键字（即标签），或可视化自由格式文本，可以对比文字的重要程度。其本质是点图，是在相应坐标点绘制具有特定样式的文字的结果。

局限性：

1. 不适合展现数据太少的数据集；
2. 不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词。

优点：

1. 快速感知最突出的文字，或区别权重不同的文字；
2. 可展示大量文本。

12 矩形树图

适用场景：适合展现具有层级关系的数据，能够直观体现同级之间的比较。比如各类电商的SKU。

局限性：

1. 不够直观、明确、不像树图那么清晰
2. 分类占比太小时不容易排布

优点：

1. 图形更紧凑，同样大小的画布可以展现更多的信息；
2. 可以展现类别间的权重。

以上可视化图表都是利用观远数据BI平台制作，后续我们将持续为大家分享，不同图表的具体使用案例和暗藏的分析小技巧，敬请关注。

六、sql语言的优势和可视化环境的优势？

sql语言的优势：

1.SQL是一种非过程语言，它可以同时访问多条记录。

2.它是所有关系型数据库的通用语言，也就是说，它是可移植的，只需稍改一下就可以用来操作别的数据库。

3.SQL用于查询、插入、删除、修改数据和对象的命令非常简单

可视化的优点：

1.加强商业信息传递效率。

2.快速访问相关业务见解。

3.更好地理解运营和业务活动。

4.快速识别最新趋势

七、教育数据可视化的四大特征？

把庞杂的大数据直观的展现到决策的面前，才能更加节省时间，使工作变得更加高效，利用数据更好的分析用户，针对性的为用户提供服务，增加数据背后与用户的互动性，在数据爆炸增长时代，只有很好的把握时效，才能更好敏锐的掌握机遇。

对于数据可视化最有代表的场景应用之一，不得不提的就是大屏了。其中典型的就双十一购物狂欢节采用实时数据大屏，带给观众更加准确、震撼和清晰的体验。

数据可视化只要能够做到简单、充实、高效、兼具美感，这样的就是数据可视化。成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，管理者能够沿着规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。

一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，很少是单一一个的图表能够完成的，都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。而美感则分为两个层次，第一层是整体协调美，没有多余元素，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的。

八、数据大屏可视化风格有哪些？

数据大屏可视化的风格包括数据大屏数字化可视和量化可式

九、大屏数据可视化怎么实时更新？

要实现大屏数据的实时更新，可以采用以下方法：

首先，建立一个数据源，可以是数据库、API接口或实时数据流。

然后，使用前端技术（如JavaScript、HTML、CSS）开发大屏页面，通过定时器或WebSocket等技术，定期或实时地从数据源获取最新数据，并将其更新到大屏上。

同时，可以使用数据可视化库（如D3.js、ECharts）将数据转化为图表、地图等形式，以便更直观地展示数据。

最后，通过服务器部署和网络传输等方式，确保大屏页面能够实时获取最新数据并展示给用户。

十、excel可视化数据大屏怎么展示？

excel可视化数据大屏展示的方法：

1. 设计思路：首先确定所需要呈现的数据内容，并考虑如何最有效地呈现这些数据。可以参考相关的行业报告或者其他数据看板的设计思路。

2. 数据收集：收集所需数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：使用图表、表格、地图等各种可视化工具将数据清晰、直观地呈现出来。

4. 排版设计：排版要简洁大方，避免过多的文字和图表重叠，同时也要保持整体的美观度。