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数据采集方案在线咨询「纺友」

来源:纺友 更新时间:2024-05-20 06:55:42

以下是数据采集方案在线咨询「纺友」的详细介绍内容:

数据采集方案在线咨询「纺友」[纺友fa8230a]内容:

数据可视化技术的基本思想,是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素来表示,大量的数据集构成数据图像,同时再将数据的各个属性值以多维数据的形式来表示,可以从不同的维度来观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。关于数据可视化的适用范围,虽然存在着不同的划分方法。但是一个常见的关注焦点就是信息的呈现。

把数据转化成有效的可视化形式(任何种类的图表)是让数据发挥作用的。图表是可视化的中心。要达到合适的数据用合适的图表展示,我们需要掌握图表的特性,可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类,可视化图表众多,常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。

很多企业的营销活动以前一直在使用静态数据报告的形式来提出相对应的问题解决方案,但是这样对于时间上来说非常的低效率,但当你将静态图表替换成需要预先配置好的数据可视化大屏或者是bi报动态表,提高工作效率的时候,也能够同时实时根据数据分析结果,调整营销策略,使销售收入翻倍。包括在与疫情战斗时,新闻报道和统计当中都用到了不少可视化来进行分析。

既然是数据可视化,那么可视化的元素肯定是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间(spatial)数据,像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的,这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类,主要包括四种数据类,分别是数据项、数据项的属性、链接(links)、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种,其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。

以上信息由专业从事数据采集方案的纺友于2024/5/20 6:55:42发布

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