이는 주로 작업 장면의 데이터 시각화를 의미합니다 (포스터 및 정보 맵이 범위를 벗어남).
데이터 시각화는 2 차원 차트, 3 차원 뷰 및 연동 드릴을 형성하는 차트 디자인과 동적 효과의 조합을 포함한 데이터 분석 후 데이터 디스플레이입니다. ...
데이터 시각화의 역할은 주로 두 가지 측면에 반영됩니다. 하나는 데이터 디스플레이입니다. 두 번째는 비즈니스 분석입니다. 데이터 전시는 알려진 데이터나 데이터 분석 결과를 시각화 차트로 보여 보고서, 광고판, 대시보드, 심지어 대형 스크린 디스플레이 기술이 보급됨에 따라 데이터 전시 방식도 점점 더 받아들여지고 환영받고 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 비즈니스 분석이란 차트, 게이지, 대형 화면을 본 후 분석된 지표와 데이터를 비즈니스 가치가 있는 의견으로 효과적으로 변환하여 사실 기반 결정을 지원하는 것을 말합니다.
데이터 시각화 도구
데이터 시각화를 위해 다음과 같은 많은 도구가 있습니다.
1, 차트 플러그인: ECharts, Highcharts, D3js 등의 기능이 매우 강력합니다.
2. 데이터 보고서 유형: Excel, 나비, FineReport 등. 일상적인 보고서 제작에는 배우기 쉽고 실용적이다.
3. 시각화 BI 클래스: Cognos, tableau 등. , 보다 직접적인 분석 비즈니스.
위의 처음 두 개는 순수한 시각화 아이콘이고, 마지막 두 개는 데이터 수집, 분석, 관리, 마이닝, 시각화 등 복잡한 데이터 처리 제품군을 다룹니다.
어떻게 신뢰할 수 있는 데이터 시각화를 실현할 수 있습니까?
데이터 시각화는 결국 독자에게 돌아가야 한다. 방향성 데이터를 전송함으로써 문제를 발견하고 올바른 결정을 내릴 수 있다. 따라서 데이터의 가치는 보이는 것이 아니라 보고 나서 생기는 사고와 행동에 있다.
여기, 기업의 데이터도 일반 응용 프로그램 데이터와 다르다. 이들 대부분은 알고리즘 프로그램을 통해 직접 가치를 창출하고 사용자에게 적용하는 것이 아니라 합리적인 전시와 분석을 통해 사용자 또는 관리자의 사고와 판단을 통해 결국 행동을 취하여 그 가치를 발휘한다.
1, 시각화의 수혜자는 누구입니까
당신이 전통적인 보고를 하든 PPT 보고를 하든, 아니면 다른 것을 하든, 먼저 이 보고서가 누구에게 보여지는지, 그가 알아야 할 사항, 그 지표들, 의사결정 과정에서 당신이 보여주는 정보와 데이터를 어떻게 사용하는지를 알아야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 한마디로, 데이터 분석의 목표와 이 보고서가 무엇을 하는 데 사용되는지 알아내는 것이다. 후속 데이터 분석 작업 및 분석 보고서에 제시된 모든 내용은 이 목표 주제를 중심으로 전개됩니다.
2. 빗질 지표 시스템
데이터 시각화는 각종 복잡한 데이터를 지표로 정리하고 각 업무 재무, 판매, 공급망, 생산 등을 중심으로 지표 체계를 형성하는 것이다. 마지막으로, 이익률, 수익 효율성과 같은 시각화된 방식으로 보여줍니다.
데이터 분석의 성공은 지표의 빗질에 크게 달려 있다고 할 수 있다. 이 작업에는 데이터 센터 직원이나 BI 팀 직원이 업무 일선에 깊이 들어가 수요를 조사하고, 데이터를 당기고, 몇 개의 창고를 건설해야 한다.
지표 시스템 공유
비즈니스 시나리오에 대한 데이터 분석 방법-소매 관리 지표
데이터 관리 지표 시스템 (1), 점포 및 판매
데이터 관리 지표 시스템 (2), 상품, 전자 상거래 및 전략적 결정
이 지표는 생산과 재고를 분석하기에 충분하다!
데이터 시각화와 비즈니스 솔루션을 결합합니다.