如何实现大数据可视化?

2021-02-04 11:52 643浏览 1回答

大数据技术的有效可视化不应该只是为管理层绘制的漂亮图片。企业可通过考虑布局、迭代设计、吸引用户和了解业务需求来改善结果。那么,如何实现大数据可视化呢?


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天青色等烟雨
1楼 · 2021-02-04 11:52.采纳回答

1.考虑用户

管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示,企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。

Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量,但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小,即在咨询团队成员想要强调的地方。

2.讲述连贯的故事

与你的受众沟通,保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh Abhyankar说:“仪表板就像一本书,它需要考虑读者的设计元素,而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。

3.迭代设计

应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移,数据探索会引发新的想法和问题,而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。

从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick Mihailovski表示,快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外,还可将调查和表格整合到精美的报告中,也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。

4.个性化一切

应确保仪表板向最终用户显示个性化信息,并确保其相关性。并且,还应确保可视化在设计上反映其所在的设备,并为最终用户提供离线访问,这将让可视化走得更长远。Mihailovski说,通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化,这会使分析具有吸引力和富有乐趣。

5.从分析目标开始

应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称:“人们通常会采用相反的方法,他们先看到整洁或模糊的可视化类型,然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化,简单的表格或条形图有时可能是最有效的。


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