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通过可视化的形式来展现数据的分析结果和揭示数据模式和趋势，从而对数据进行“繁重的工作” 。从而使用户能够检查数据，理解数据含义，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的数据见解。良好的数据可视化使可视化分析更加有效，并向用户显示更好的见解，而更好的见解则使可视化更具吸引力。更容易为用户更好地了解他们的数据，增加收
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通过可视化的形式来展现数据的分析结果和揭示数据模式和趋势，从而对数据进行“繁重的工作” 。从而使用户能够检查数据，理解数据含义，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的数据见解。良好的数据可视化使可视化分析更加有效，并向用户显示更好的见解，而更好的见解则使可视化更具吸引力。更容易为用户更好地了解他们的数据，增加收入并获得超越竞争对手的竞争优势。
大多数人对数据可视化的印象，可能就是各种图形，比如Excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等。数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。
数据可视化大屏的设计流程：1.梳理业务需求：大屏设计要避免为了展示而展示，排版布局、图表选用等应服务于业务，所以大屏设计是在充分了解业务需求的基础上进行的。2.根据业务场景抽取关键指标：关键指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。3.确立指标分析维度：同一个指标的数据，从不同维度分析就有不同结果。4.选定可视化图表类型：当确定好分析维度后，事实上我们所能选用的图表类型也就基本确定了。5.了解物理大屏，确定设计稿尺寸多数情况下设计稿分辨率即被投大屏的信号源电脑屏幕的分辨率。6.页面布局、划分：尺寸确立后，接下来要对设计稿进行布局和页面的划分。7.可视化设计：根据定义好的设计风格与选定的图表类型进行合理的可视化设计。8.页面定稿、开发。9.整体细节调优与测试。
数据说白了就是一组可定性或可量化的值。随着计算机存储能力的大幅提高，人们对于数据的关注与日俱增，大数据一词近几年来也被人们频频提及。而数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。因此，为了准确的表达数据，我们需要了解一些数据相关的概念。在数据可视化中，我们通常不特别区分区间型和比值型，将其统称为数值型。进而可将数据类型进一步精简为三种：类别型、有序型、数值型。
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