数据可视化工具-数据可视化电脑系统

1.三种常见的数据可视化图表

2.可视化系统图表显示闪烁

3.数据可视化大屏展示的效果怎么样?用哪个系统呢

三种常见的数据可视化图表

数据可视化是一种直观、清晰地展示数据的方式。在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。

条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。

折线图是一种以线条的起伏来展示数据的增减变化的图表。与条形图相比，折线图不仅展示了数量的大小，还揭示了事物在不同时间的发展变化。它的优点在于，既可以看到数量的多少，也能观察到数量的增减变化。

扇形图是一种以整个圆表示总量，而圆内的各个扇形则代表各部分所占的比例的图表。这种图表的优势在于，可以清晰地展示出各部分与总量之间的关系。

可视化系统图表显示闪烁

1、刷新率过高：如果图表的刷新率过高，可能会导致图表显示闪烁。可以尝试减小刷新率，例如从每秒60次减小到每秒30次。

2、数据更新过于频繁：如果数据更新的速度过快，也可能导致图表显示闪烁。可以尝试减小数据更新的频率，例如从每秒更新一次减小到每两秒更新一次。

3、图表渲染方式不正确：某些图表渲染方式可能会导致图表显示闪烁，例如在Web浏览器中使用SVG渲染图表。可以尝试更改图表渲染方式，例如使用Canvas渲染图表。

4、浏览器兼容性问题：某些浏览器可能不支持某些图表渲染方式，这也可能导致图表显示闪烁。可以尝试更换浏览器或者使用浏览器的兼容性模式。

5、数据精度问题：如果数据精度不够高，也可能导致图表显示闪烁。可以尝试提高数据精度，例如使用更多的小数位数。

数据可视化大屏展示的效果怎么样?用哪个系统呢

何为数据可视化?

这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。

数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏

数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。

数据可视化的工具

对于数据可视化，有诸多工具，如：

1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。

2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。

3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。

以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。

如何实现可靠的数据可视化?

数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。

这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后取行动，从而发挥价值。

1、谁是可视化的受益者

无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。

2、梳理指标体系

数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率.

可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓.

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