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专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、你最欣赏的数据可视化的案例是什么?
根据本人多年的学习经验和自身经历，撰写下这篇东西。只是为了与像我一样对数据可视化有浓厚的兴趣，并且始终在努力奋斗着的同志们交流，希望能够解答您的一些疑惑。那么，我最欣赏的可视化的案例是什么呢？我来介绍一下：
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
我的看法是，想要学习如何应用一个东西，就要先了解这个东西，只有对它的概念与理论有了一定的了解，才能研究更深入的东西。数据可视化是指将数据以视觉的形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。通过观察数字、统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。而人类大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释数据模式、趋势、统计数据和数据相关性，而这些内容在其他呈现方式下可能难以被发现。
我认为，每个人都有自己的想法，对于事情的喜恶带有主观性，所以每个人喜欢的东西也不一样，接下来我来讲一下我在自己看过的所有案例中最欣赏的一个。infomationaesthetics网站曾对目前最大的三个免费在线社交可视化工具Swivel， IBMManyEyes，和 TableauPublic都做了一番评述，对tableaupublic的评价不低。tableaupublicgallery是一个将无数使用tableaupublic制作的交互式可视化案例集结起来的展览馆，考虑到我们已经全面地在学习使用tableau来做一些可视化探索工作了，为此上tableaupublicgallery调研其他人的案例就非常重要，尤其是学习其交互式案例的设计。不过，tableaupublicgallery虽名为“public”，但似乎只共享了tableau公司方面认为的特色工作簿，并不能搜索到我以前用tableaupublic做的案例，这也许是因为tableau公司想要控制显示的内容。不过就算如此，东西也多到看不完了。
总之，这些都是本人的一些拙见，希望能对您的问题有帮助。我相信，如果您可以了解这些，一定可以对数据可视化有一个新的认知。如果有更好的推荐，希望不吝赐教，万分感谢。
二、一周一图:常用数据分析可视化图表解析之【饼图】(使用场景|应用示例|...
欢迎来到一周一图系列，今日聚焦在数据分析可视化中的重要工具——饼状图。这一系列旨在深入解析各类图表在实际应用中的角色，让复杂的数据可视化变得直观易懂。接下来，我们将一起探索饼图的奥秘，了解它的核心概念、适用场景、发展历史以及使用技巧与误区。
饼图，又称饼状图，是一种经典的统计图表，由多个扇形组成，每个扇形代表一个类别在整体中所占的比例。这些扇形的大小、角度和面积直接反映了对应数值的相对大小。在设计上，它们共同构建出一个完整的圆形，象征着整体的统一性。饼图在需要强调部分与整体关系，尤其是当分类数量在5个以内且比例差异显著时，是最为适用的工具。
历史回溯，威廉·普莱菲，这位1801年《统计学摘要》的作者，被认为是饼图的鼻祖。他的创新设计开启了图表表达数据的新篇章。然而，饼图并非没有争议。统计学家们普遍认为，尽管饼图在商业展示中广受欢迎，但在科学文献中鲜有身影，原因在于饼图使用面积而非长度来表示数据，这可能导致比较的困难。史蒂文斯幂函数定律表明，面积的感知力只有0.7，而长度的感知力为1.0，这在量度差异时更直观。
下图对比就展示了这一观点，通过对比面积和长度的呈现效果，我们可以看到饼图在准确传递信息方面的局限。然而，饼图也有其辅助性的使用方式，例如清晰展示各部分占比，或者按照占比大小排序展示，以帮助读者快速理解数据分布。
然而，在使用饼图时也需留意，避免不必要的复杂性。例如，过多的分类会使饼图难以解读，且可能导致视觉混乱。总的来说，饼图是一个强大的可视化工具，但要确保在最适宜的场景下使用，以最大程度地提高信息传递的效率。
最后，让我们通过DateEase工具来制作一个简单示例，直观感受饼图的魅力和实际操作。通过科学的使用，饼图将数据的魅力展现得淋漓尽致，成为我们数据故事中的重要篇章。
三、你最欣赏的数据可视化的案例是什么
首先分享一下数据可视化这个概念，数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种变量和属性。数据化，目前被广泛应用，前段时间我还和我老公商量要去学大数据。因为现在人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。目前大数据是一个很热的行业。
下面分享一个我最近听到最对也最吸引我的案例。
交互数据可视化的实例
为什么会有“巴士群”现象。这里有一个关于复杂数据集的很好的例子，它看起来感觉像一个游戏。在这个例子里，Setosa网站为我们呈现了“巴士群”现象是如何发生的，即，当一辆巴士被延迟，就会导致多辆巴士在同一时间到站。只用数字讲述这个故事是非常困难的，所以取而代之的是，他们把它变成一个互动游戏。当巴士沿着路线旋转时，我们可以点击并按住一个按钮来使巴士延迟。然后，我们所要做的就是观察一个短暂的延迟如何使巴士在一段时间以后聚集起来。
一些人知道大数据的真正含义，然而其他人声称自己懂大数据，只是为了让他们看起来并不低人一等。尽管大数据是一个热门话题，但是对许多企业和数据专业人员来说，它仍然很难理解。不清楚其价值所在，就更谈不上该如何利用了。
目前阿里云在这方面做得比较好检测各种Web应用系统，检测范围支持国际主流的OWASPTop10和WASC分类。实现效果。
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