데이터 시각화 설계를 위해 BI 를 보낼 수 있습니다. BI 를 배포하면 기업은 데이터 웨어하우스를 통해 비즈니스 데이터를 시각화 보고서에 직접 연결할 수 있습니다. 미리 설계된 테마 시각화 분석 템플릿을 사용하면 기업의 비즈니스, 기술 및 관리자가 멋진 데이터 시각화를 할 수 있습니다.
BI 시스템의 풍부한 시각화 차트를 활용하여 제목, 크기, 색상, 사양을 사용자 정의하여 PC, 이동, 대형 화면 등 터미널마다 다양한 스타일의 데이터 시각화 보고서를 만들 수도 있습니다. , 기업의 비즈니스 발전을 충분히 분석하고 데이터를 정보로 변환합니다.
데이터 시각화-Parker 데이터 BI 시각화 분석 플랫폼
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2. 차트를 선택합니다
차트의 선택은 시각적 렌더링과 직접적인 관련이 있습니다. 적절한 차트는 데이터 간의 관계를 직관적인 정보로 변환하는 반면, 잘못된 차트는 수요 객체를 잘못된 방향으로 이끌 수 있습니다.
시각화 차트-Parker 데이터를위한 BI 시각화 분석 플랫폼
데이터 시각화 분석가는 모든 주요 차트 유형, 각 차트가 어떤 분석에 적합한지, 어떤 정보를 표시할 수 있는지 알아야 합니다. 예를 들어 선 그래프, 막대 그래프 등이 있습니다. 사물의 발전 추세를 쉽게 보여줄 수 있지만, 일정 기간 동안 판매량의 변화 추세를 원형 차트에 나타낸다면, 이 그래프는 의미가 없다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
3. 페이지 레이아웃
분석가는 전체 페이지를 섹션과 레벨로 나누어 데이터가 완전히 표시되도록 합니다. 동시에 디자이너는 정보 분할의 중요성에 주의해야 한다. 전체 비주얼 디자인에서 핵심 데이터 지표는 가장 중요한 위치에 배치되어 큰 영역을 차지하고 나머지 지표는 우선 순위에 따라 핵심 지표 주위에 분산됩니다.
시각화 대형 스크린-Parker 데이터 비즈니스 인텔리전스 시각화 분석 플랫폼
물론 실제 시각화 분석 과정에서 관리자는 일반적으로 동일한 페이지에 가능한 많은 정보를 요구하는 더 많은 데이터 요구 사항을 제공합니다. 이때 디자이너는 중요한 정보 계산, 레이아웃 공간 균형 조정, 간결, 직관 등의 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 더 많은 계층으로 분할해야 합니다.
시각화 대형 스크린-Parker 데이터 비즈니스 인텔리전스 시각화 분석 플랫폼
4. 데이터 시각화 분석
데이터 분석 과정에서 많은 초보자들은 모든 정보를 사용자에게 시각적으로 보여줄 수 있도록 여러 개의 화면을 다양한 시각화 차트로 채우는 오해를 가지고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 템페스트, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석, 데이터 분석) 사실 사용자들은 그렇게 많은 내용을 필요로 하지 않는다. 복잡한 정보 전시보다 명확한 콘텐츠 디자인을 선호하며 핵심 정보를 한눈에 파악할 수 있습니다.
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또한 시력표 페이지 전체에서 색상이 너무 풍부하지 말고 너무 화려하지 않는 것이 좋습니다. 색상 대비가 강한 색상을 핵심 메시지에 배치하고, 명확한 논리로 변화를 표현하고, 핵심 부분을 강조하여 사용자가 더 나은 경험을 할 수 있도록 합니다. 이것이 그들이 가장 보고 싶어하는 것이다.
마지막으로 데이터 분석 자체로 돌아가면 분석가는 비즈니스 논리에서 얻은 정보를 완료된 시각화 차트에 첨부하여 사용자가 차트의 의미를 더 잘 구분할 수 있도록 선택할 수 있습니다.