数据展示（数据展示中图表示数据的趋势或分布的关系）

本篇文章给大家谈谈数据展示，以及数据展示中图表示数据的趋势或分布的关系对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据可视化的方法有哪些？
• 2、程序开发中的数据如何展示出来？
• 3、什么是数据展示
• 4、数据可视化分类/表现形式
• 5、如何将数据进行数据可视化展现
• 6、数据可视化大屏展示设计

数据可视化的方法有哪些？

数据可视化就是将数毁丛据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视茄余闭化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图颤裂、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

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程序开发中的数据如何展示出来？

程序开发中的数据如何展示出来。

简单来说，这个叫做数据可视化，包括过程可视化和结果可视化。

最简答简单的做法使用列表就可以展示了，稍微复杂一点可以用报表工具，在复杂的就需要大咐饥上大滚返数据平台了。

什么是数据展示

数据的发展，最早，数据都是是写在纸上的豆腐渗举帐，白纸黑字，一条条数据都躺在那里，如果要检索或者统计，可就麻烦了，要圆首一点一点扒。幸好过段时间有了计算机，而微软也推出了excel，这可是划时代的产品。于是，人们开始了在excel中记账、汇总、分析数据。为了让数据更易读，大家开始追求图表展示，各种柱形图、饼图、折线图、面积图等被塑造出来。到这一阶段，数据还都是静态的，基本上没有交互性，可读性更差。于是交互性更强数据展示和图表渐渐产生，比如数据钻取、数据追踪、数据联动、图表系列交互、图表数据点提示、图表实时刷新、图表联动、图表数据预设调整等数据展示效果。到此时，数据展示已经到了一个新的阶段。

数字、图表来展现数据，其实是对某一个事件的“精华提取”，只能显示一部分，看过《钢铁侠3》的朋友都知道，男主人公tony还原爆炸现场的时候丛腔碧，是通过现场画面模型来的，这里面有了太多的数据！大数据时代即将来临！

处理大数据的话，帆软FineReport是中国报表软件的领导品牌，实力可想而知。FineReport数据展示功能强大。用户通过PC端或移动端访问报表，可以进行丰富多样的图表分析、钻取分析、多维度分析、自定义分析、多维数据钻取、数据联动、图表联动、多样控件查询和即时分析等，更好的阅读报表数据，发现数据的价值。

数据可视化分类/表现形式

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图/仪表盘：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接： 经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布，率、；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

旭日图：表达清晰的层级和归属关系

旭日图（Sunburst Chart）是一种现代饼图，它超越传统的饼图和环图，能表达清晰的层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系。

平行坐标系

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。

例如以下数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』。（例如上面数据每一列的含义分别是：『日期』,『AQI指数』, 『PM2.5』, 『PM10』, 『一氧化碳值』, 『二氧化氮值』, 『二氧化硫值』）。

平行坐标系适用于对这种多维数据进行可视化蔽则分析。每一个维度（每一列）对应一个坐标轴，每一个『数据项』是一条线，贯穿多个坐标轴。在坐标轴上，可以进行数据选取等操作。

桑基图

桑基图（series[i]-sankey），也称桑基能量平衡图，宏缓棚具有特殊类型的流程图，它主要用来表示原材料、能量等如何从初始形式经过中间过程的加工、转化到达最终形式。以下是使哪州用桑基图的一个实例，您可以参考它。

漏斗图

在 ECharts 系列中，漏斗图使用 series[i]-funnel 表示。漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

象形柱图：PictorialBar

B.技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增。一般来说，大多数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：

如何将数据进行数据可视化展现

1、确认需求

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进察物行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。

数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。

2、准备数据

数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。

数据可视化-派可数据商业智能BI

分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分禅芦析。

在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。

3、选择图表

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。

数据可视化-派可数据商业智能BI

当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

数据可视化-派可数据商业智能BI

5、数据可视化分析

在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然贺没带的内容设计，一眼就能看到关键信息。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。

最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

数据可视化大屏展示设计

一、设计前的需求确认

数据大屏的需求主要来源于以下 4 种情况——商务洽谈、展会、官网、产品自身需要。其中作者在20年做的两个大屏均是来源于商务洽谈、展会需要，更多的是为了展示公司能力，宣传产品。那么我们该怎么设计处符合项目需要的数据大屏呢？

原则1：明确大屏需求来源及场景

设计师在开始设计数据大屏时一定要（尽量）直接与需求的提出方进行沟通，确定他们提出该需求背后的诉求，是为了进行商务的洽谈？投标？还是和政府合作等，这步确认清楚带来的结果就是我们对大屏框架、数据指标的搭建、大屏视觉风格、动效、二级页面就会有个更清晰缺埋的认知。所以我们不管在面对任何需求都应该思考背后的：背景、目标用户、用户场景、需解决的问题

背景：提出需求人的立场是什么？基于这个立场我们可以做什么尽量去达成？

目标用户：考虑需求针对的核心用户，包括主要用户、次要用户等，这一步分析在于确认我们目标用户的社会属性及他们的关注点，为我们后续定方案提供设计依据。

用户场景：穷举用户会使用到的场景，提炼设计点。

需解决的问题：明确问题点，围绕这个核心问题点输出解决方案，同时也是作为后续设计验证的核心依据。

在确定以上需求后，我们便可以真正开始基于该需求一步步去实现  。对于数据大屏，首先我们应该根据展示需要确定数据重点。

原则2：业务思维，建立数据指标，提炼业务重点

例如：作者本次做的是关于智慧教室的数据大屏，所以我在确定数据大屏页面主框架前与商务部门人员沟通，确定本次K12-智慧教室数据大屏需要帮助商务部门面向教育部门领导及校长展示从全国到省市区县地区的智慧教室的使用量、累计用户数（老师、学生）、备课情况、授课情况、资源使用情况；并且基于这些指标需体现出丰富度与深度，在重要数据指标上需体现学科分郑拦布、学段分布、不同资源使用情况。

数据大屏核心业务诉求

通过Xmind搭建数据指标体系，来确定数据大屏的数据层级及数据展示的优先级，便于后续我们后续确定数据大屏整体框架。

原则3：根据数据传达重点确定最适合的页面布局方案

选择依据：凸显核心数据，吸引视觉焦点

原则4：图表可视化设计

 选择依据：根据展示目的选择正确图表

根据商务需要确定大屏风格

收集市场主流竞品发现 90 %以上的数据大屏主要风格均采用：深蓝色的科技风格，因为深色背景风格与数据的基调十分契合，并且在深色背景上适合增加光效、亮眼的颜色吸引用户目光，更能聚焦视觉中心，故本次K12智慧教室数据大屏以深蓝色为主要基调，在此基调上进行风格统一的设计。由于本子项目分布广泛，并顺利出海，所以在大背景蓝色基调基础上增加地图元素，并在用信息传输线条连接的方式表现数据传输与收集。

以下数据并非真实数据

原则5：动效点缀

基于数据重点进行动效的设计，通过动效的方式吸引用户目光，将用户的视觉中心集中到大屏中间区域

最后

本次数据大屏的设计师我所在的部分第一次设计大屏，部门目前没有数据大屏设计经验，但是公司后续很多项目对数据大屏的需求逐渐增多，所以我对本次设计进行复盘，总结设计经验帮助部分后续其他同学在承接类似案子时能有个参考，并在部分内部进行分享。

数喊扮胡据大屏设计SOP

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关于数据展示和数据展示中图表示数据的趋势或分布的关系的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。