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超全干貨|一篇文章讓你徹底看懂數據可視化!

2020-04-20 18:39:16 | 來源:中培企業IT培訓網

數據可視化最早的雛形誕生于3000年前古巴比倫繪制的世界地圖,那個時候,人們已經開始嘗試用可視化的方式呈現數據。



時至今日,數據可視化幾乎是無處不在,它的奇妙超能力,大大提升了我們理解和運用數據的效率,其作用和價值傳統數據分析早已難以企及!



何謂數據可視化?


Webster 字典中visualization的定義如下:


1.Formation of mental visual images


2.The act or process of interpreting in visual terms or of putting into visible form.


按字面意思來解釋,就是數據+可視化=數據可視化,數據指的就是大數據,而可視化就是將這些大數據通過易讀、易懂、易操作的方式呈現出來,讓用戶能迅速高效的理解和運用大數據傳達出的信息。



為什么要數據可視化?


①提升決策效率


數據可視化已經被廣泛運用到各行各業,比如企業的經營狀況、政府的重大決策、公眾服務等領域。


數據可視化高效地實現了數據的瀏覽、分析和運用等功能,并且還能通過交互式應用,幫助人們科學的分析數據,提升決策和判斷的效率,此外,數據可視化還能優化企業服務和信息資源,提升員工的工作效率。


②掌握行業動態趨勢


通過不同緯度的大數據收集,以及對數據的分析、理解,數據可視化最終可以展現出一個比較科學宏觀的行業動態趨勢,有助于決策者作出更加理性客觀的判斷。


比如通過數據可視化,大家可以清晰的看到未來的天氣變化、股市行情的波動起伏以及航班飛行的情況等,并提前做好相應的應對措施。



③預判風險、進行溯源分析


針對某些安全行業,數據可視化能深入到每一個網絡節點、流量信息等領域,對數據進行全方位的監測,通過多種圖表的數據呈現方式,讓異常和威脅情況一目了然。


此外,數據可視化還能對威脅和風險溯源分析,進一步了解攻擊者的來源和目的。



數據可視化的幾個應用場景


①電商數據可視化


電商數據可視化通過對數據進行不同緯度的分析和整理,實時監測數據變化,讓數據的信息以及趨勢變得更加直觀清晰,更方便用戶一眼就能看到重要數據。



電商數據可視化把信息變成了一道可以觀賞的風景,當用戶在數據世界迷失方向的時候,能通過這樣一道數據風景線,將所有重要信息盡收眼底,在這點上傳統數據分析是不可能做到的。


②產品數據可視化


安默爾·加格(Anmol Garg)曾是特斯拉的一名數據分析專家,他在處理大量電動車傳感器數據時,使用可視化模型設計出一款交互式散點圖,用來顯示電動車輪胎的變化狀況。


專家和領導通過該圖表能對輪胎的受壓情況一目了然;通過不斷深入的探索,加格還發現這種可視化圖表的用處不僅能用于輪胎壓力的監測,還能分析出輪胎的漏氣狀況、用戶充氣頻率等多個重要數據。


③疫情數據可視化


弗洛倫斯·南丁格爾(Florence Nightingale)不僅是一位著名的統計學家,更是歷史上第一個使用極坐標的人,她曾用區塊來呈現1854-1856年間,克里米亞戰爭中人們的死亡原因。



④網絡安全可視化


網絡化時代下,平均每20秒就會發生一次網絡安全事件,因此對網絡安全威脅的可視化顯得尤為重要,通過對數據進行多維度的實時監測,保障整個網絡的安全信息一目了然,通過對數據的深入分析,及時發現異常和威脅。


此外,數據可視化在APT的基礎上還能對入侵者進行溯源分析,最后通過GIS技術,將虛擬網絡和真實世界相結合,最終實現網絡態勢的可視化!



除了以上幾個應用場景,可視化還能應用于打擊電信詐騙、找出偽基站、構建反洗錢系統等其它重要領域,可視化已經成為網絡時代不可替代的一個重要部分,不論威脅情報、安全管理還是行業趨勢,都必須要依賴可視化,才能進行理性客觀的分析和判斷。



比較流行的4個可視化工具


① Modest Maps


Modest Maps只有10KB大小,是目前最小的一個地圖庫,用戶可以根據自己的想法隨意定制在線地圖,非常方便實用,且工具也有很多,一些開發者還會用它和自己的項目進行交互!


② Gephi


Gephi是一款桌面應用,多用于畫兩個個體、公司或圈層之間的關系圖,通過它的可視化圖形,你能清楚的了解兩個主體之間的關系狀況。


③ iCharts


iCharts不僅交互式元素多,還能從谷歌文件中調取數據,操作十分方便,而且整個界面和圖表都十分美觀,是顏值派數據分析師必選的可視化軟件。


④ Tableau


Tableau不僅容易上手,工具也很美觀,而且處理數據的速度也十分靈敏快捷,它不僅能做圖形、圖表,還能制作地圖,最重要的一點,它不僅能一個人操作,還可以和團隊一起協同完成數據的繪制。


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課程安排

課程名稱:大數據分析與可視化技術應用實戰

課程時長:18學時

線上直播時間:5月22日-24日

課程名稱:數據治理、數據架構設計及數據標準化方法

課程時長:18學時

線上直播時間:5月25日-27日

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