早在年英国著名数学家和营销天才就宣称：“数据就是新石油。”商业智能和数据可视化继续受到越来越多的关注。数据从稀缺、昂贵且难以收集和处理变成丰富、廉价且极其难以分析。这时候大数据的想法就出现了。信息量巨大，用传统软件很难捕获、存储、理解和分析。如果人们无法理解这些信息，那么它就毫无用处。在数据中心托管一千兆字节的数据是一件痛苦的事情，但如果处理得当，它可以转化为数字黄金。然而，如果您没有数据科学博士学位，原始数据可能很难理解。这就是数据可视化发挥作用的地方。大数据通常与算法相结合，为各种学习方法开发预测分析，不断凸显数据的价值。它使我们能够改变感知数据的方式，以更垂直地理解所呈现的信息并识别新的模式和趋势。数据可视化真正为几乎任何类型的用户提供了支持，因为它为他们提供了具体的、可操作的见解。图形数据建模数据建模是将您对数据的想法转变为可用于理解数据的逻辑模型的过程。在图数据建模过程中，您决定数据集中的哪些实体应该是节点，哪些实体应该是链接，哪些实体应该被删除等等。
结果是数据的基本元素
顺序和属性的概述。根据该原理图，可以创建图形显示模型。“只需使用和集成框架向数据可视化添加自定义交互性，您就可以为用户体验增添重要价值。”ã，沃尔格林数据科学家灵活的商业智能生成的模式在创建数据可视化时提供了灵活性。商业智能系统 阿尔巴尼亚电话号码 有两种类型：一种用于报告，另一种用于通过交互式图形工具使分析变得有趣且轻松。在数据讲故事中，可视化讲述了如何得出分析结论以及为什么它们对用户至关重要的故事。这有助于人们一起工作。使用自助可视化分析解决方案的人越多，他们发现事情发生原因的机会就越多。这可以帮助人们弥合以报告为中心的企业系统和更高级的分析系统之间的差距。这些工具可以随着您的需求变化而进行更改。他们是否在正确的时间以正确的格式向正确的人提供了正确的信息？常用显示方式博客照片创造更好的数据可视化体验：第部分共部分）选择正确的显示样式有这么多可用的方法，选择最好的一种至关重要。某些类型的数据可视化特别适合我们的思维方式，我们可以立即开始理解它们。
例如虽然人类能够准确有效地
估计二维空间中物体的长度和位置，但我们不太擅长快速准确地估计角度、面积或颜色。对于这种事情，饼图并不实用。他们将整数编码为圆形切片。这意味着数值数据以三种方式显示。切割的角度、外圆的面积和弧长。比较直线上的长度比比较曲线上的长度更容易，特别是当它们不从确切位置开始时。这意味着这些图表在比较任何精确度的统计数据时效果较差。如果图表 比利时电话号码列表 中某些部分的大小截然不同，那没关系，但解释它们比解释具有相同数据的条形图需要更多的努力。对于仪表板，同一页面上可能会有多个仪表板。因此，累积的影响是辨别信息变得更加困难。此外，由于记分卡上的统计数据变化很快，因此会发生频繁且微小的变化。选择正确的数据可视化库拥有大量的库，可以轻松可视化数据、图形、表格、动画，甚至添加交互性。这些是为什么选择正确的库对于我们如何构建事物以及我们在未来的开发中能够使用它们做什么至关重要的一些重要原因。在最终选择数据可视化库时要特别记住的一件事是自定义内容的能力。以下是最流行的数据可视化库的列表。
