数据可视化的方法及类别

数据集可视化简介

数据集可视化是数据的图形化表示，包含数据的细节。它是用来分析数据的，可以使用视觉元素，这是用来分析大的和大量的处理数据，并尝试计算出结果。

通过数据可视化，我们可以有一套模式和颜色，帮助数据区分更容易和舒适，一般来说，它就像一种艺术，使环境更容易，并允许具有某些功能的用户发挥数据。

这种数据集的可视化出现了很多技术和工具来处理大量的数据，相对来说，这些数据的加载和处理变得更加容易。这是可视化大数据的最重要的工具，并从中获得好处。

在这篇文章中，我们将尝试分析使用数据集可视化的各种方法和它的特点。

让我们试着更详细地了解一下数据集可视化。

数据集可视化的方法和类别

让我们试着了解数据可视化的各种类别和方法。该方法涉及用于数据可视化的各种步骤：

1. 区域图
2. 条形图
3. 甘特图
4. 圆形视图
5. 时间线
6. 文本表
7. 瀑布图
8. 地图
9. 表格
10. 指标

可视化可以进一步分为：

时间性：-

这种类型的可视化技术用于数据集是线性和一维的时候。这就像我们将有一个线性的相关关系，可以通过数据进行可视化。时间性部分的一些例子包括：散点图、时间线、折线图。

层次性：-

处于一定层次或顺序的数据集属于这种可视化技术。可视化有一定的顺序，从数据集的连接方式定义了特征。层次结构部分的一些例子是：- 树，环。

网络：-

一些数据集在一个集群内或在一个区域范围内以网络模式相互连接，可用于可视化，属于网络类的一种。网络部分的例子有：- 字云，矩阵图。

多维：-

顾名思义，多维意味着一个数据集有多个维度，这就像一个二维或三维的可视化，我们可以根据某个轴来绘制和可视化数据，以显示前面的依赖关系。

这方面的一些例子是：饼图、维恩图。

地理空间：-

这种类型的数据集涉及到位置数据，这些数据在不同的位置上，可以相应地被绘制和可视化。

这方面的一些例子有：流量图，密度图。

数据可视化的重要性和职业范围

数据可视化有很大的职业范围，一个人可以成为数据分析师，可以自由地工作，玩耍和从给定的数据集中可视化数据。

对数据可视化工程师的需求与日俱增，可以进一步分类为商业分析师和数据分析师。

工程师们根据所提供的数据集设计和开发解决方案，并试图从给定的数据集中识别出一种模式。他们拥有各种工具和商业智能软件的知识和权限，将用于进一步的数据分析。

BA分析业务报告和数据分析，他们也为可视化模型的工作做出了巨大的贡献，如生成仪表盘，建立报告，发布报告等。他们有机会创建仪表盘，可以提供给客户或终端业务。

数据分析师也有很大的职业范围，他们致力于数据的报告和可视化，他们对从各个组织收集的数据进行分析，并尝试创建报告。

有研究人员和数据科学家提出了各种新的可视化类型和工具，以更好地了解数据。这是提供任何复杂信息的最聪明的方式，并试图从中获得有价值的洞察力。

他们是行业中最聪明的大脑，负责利用数据进行端到端的报告创建和创作。这些数据可能是巨大的，需要各种工具和对数据的接触。市场上有一些比较聪明的工具，这些工具在数据可视化方面创造了一个伟大的事业。 一个人如果有接触和处理数据的机制，就可以对数据进行所有的模式分析，并可以在事业上有所发展。

例子

有一些数据可视化工具是可以使用的。它出现了一个绘制数据的机制，从这些数据中的列可以用于分析，并从中获得可视化的渠道。

我们将尝试分析加载到一个可视化工具中的销售数据，并尝试从各种参数中分析数据。

按发票号码计算的销售总额的可视化：-

让我们尝试从销售数据中计算不同的城市值。

按客户编号计算总和：-

这些是一些可以使用的数据可视化的例子，并可以进一步分析。

总结

本文介绍了数据集可视化的概念。从各种例子中，我们试图了解数据集可视化的职业水平和重要性。各种方法显示了数据可视化是如何完成的以及所涉及的步骤。

我们试图看到数据可视化的方法和类别，以及职业的重要性，表明这可以成为一个更好的和永久的职业。