數據可視化模板

㈠ 如何做出賞心悅目的數據可視化

數據可視化的普及和影響在相對較短的時間內急劇增加。 Google趨勢顯示，自2009年以來，數據可視化的搜索頻率幾乎增長了100%，我們已經看到了大量可用的工具和軟體，幾乎任何人都可以相對輕松地創建數據可視化。
比起文本，我們本能地更熱衷於圖像，因為大腦能夠以更快的速度處理圖像。 然而，這並不意味著你可以把大量的圖像和形狀放在儀錶板上，並期望你的觀眾贊嘆。 就像在我們被圖像吸引背後的認知方面，還有其他固有的東西，在某種程度上，與潛意識的行為變得相關。 其中之一就是第一印象。
我們都知道這句話：第一印象持續一生。 但它背後有多少真理呢? 好吧，事實證明：非常多。 類似於本能戰斗或逃跑反應，人類執行無意識思維的行為，稱為快速認知; 比我們習慣的刻意的決策風格更直觀，更快速。
快速認知是我們從一個非常短暫的經驗中深入挖掘和衡量真正重要的能力。 正如我們被告知從來不要通過一本書的封面判斷它一樣，我們每天都使用這種能力，它通過快速解析大量的信息，決定什麼是最重要的，而不採取較慢，更理性的思維方式。
心理學家稱這種現象為「薄片(thin-slicing)」：在幾秒鍾內感知細節或信息需要大腦的理性部分花費幾個月或幾年的時間去評估。 Malcolm Gladwell將其描述如下：
薄片(Thin-slicing)不是一種異國情調的禮物。 它是對於人類來說意味什麼的中心部分。 每當我們遇到一個新的人，或者必須快速地了解一些東西時就會發生薄片現象… …我們依靠這種能力，因為在很多情況下，仔細注意細節，即使不超過一秒鍾，都可以告訴我們非常多的信息。
好消息是，你可以改變和反駁別人對你不良的第一印象，讓他們更了解你。但是在網路上這就要困難得多，因為我們的注意力周期總是在歷史新低處。與之對應的，比以往任何時候都更難吸引你讀者的注意力，你不能讓壞的第一印象進入你數據可視化的個人簡介里——尤其是當信息被埋藏的更深時容易引人探究。
為了防止這一點，我們將討論 5個最常見的錯誤，以避免涉及不同可視化類型數據的錯誤形式。
1、數據過載
許多可視化數據和BI儀表盤的犧牲品數據過載——內容擁擠，其中一些可能不添加任何數據的理解。例如，盡管三維圖表看起來可能令人印象深刻，但他們往往使數據的解釋更加困難。
同樣的，BI儀表盤與5圖表和眾多的標簽可能會展示數量顯著的研究結果，但如果你的讀者無法區分他們在看什麼，最終也是無用的。不必要的插圖、陰影、字體和紋飾會使數據分散，所以盡量少用。在大多數情況下,少即是多。
2、訪問軸
處理定量數據時，條形圖或折線圖是使內容可視化最好的方法之一。一個常見的錯誤是圖表軸;當它看上去是有效啟動軸值越高於零時值越大，這可以將酒吧營業額和他們價值觀精確的表示。
3、不要「切太薄」
處理全部數據時，數據通常以部分到整體關系的形式出現，更為人知的是叫做餅圖。 餅圖是一種非常受歡迎的表現數據的方法，然而飽受非議的是，正如Walter Hickey所說，它是「他們表面上被設計用來做的令人難以置信的糟糕的一件事，」。
有區域都清楚地標記。 此外值得考慮的是所使用的類別的數量; 太多不同的段使得每個段之間難以區分。
4、交叉線
位於特定范圍內的數據通常用於展示隨時間的變化。 因此，折線圖是傳達數據之間的變化或差異的有效方式。 您可能已經開始注意到這里的趨勢，但重要的是不要在圖表中使用太多的線。 在圖表上有大量的交換線會很快變得混亂，因此我們建議不要使用超過4個系列。
5、適當的顏色
熱圖是數據可視化世界中最新的圖表之一，並迅速變得流行。 使用地理空間作為基礎是完美的分類數據，但有一些障礙可能會使你迷惑。 顏色和數據范圍都應在熱圖中正確使用。
一些顏色比其他顏色更突出，這可能給數據帶來不必要的權重。 相反，使用具有不同陰影的單一顏色來顯示強度水平。 對於數據本身，請選擇3-6個數字范圍，在它們之間均勻分布數據。 +/-符號可以擴展高的和低的范圍。
通過數據高效地講故事是一個必需的技能，這將有助於你在組織中的影響力。

㈡ 如何用PPT製作一份可視化數據圖表

第一步：明確信息表達的內容最主要的內容數據。

第二步：優化展現數據內容的同時，還要通俗易懂，一目瞭然，降低溝通的難度。

第五步：後續數據化內容一定要模板風格一致，閱讀者更容易理解，樹立自我品牌。

㈢ 有數據可視化大屏嗎有可以做數據可視化大屏的軟體嗎

你說的這種數據可視化的問題，你是一個人，現在大數據比較流行的一個發展方向，和你爸說去做的更便於人工理解。

㈣ 數據可視化是什麼啊怎麼做

簡單理解就是將枯燥的數字以圖表的形式呈現出來~常見的比如餅圖、柱狀圖、折線圖等等。

舉個栗子：就像股票的K線就是將股票價值等數據通過可視化的形式呈現出來。

推薦一個數據可視化分析工具：DataViz

下面上個圖

（水印為鄙人知乎賬號，可互粉，平時會回答一些高質量互聯網問題）

上圖看起來有沒有很舒爽！顏值很高有木有~

模板60+我就不一一上圖了，可以自行去免費體驗~

導入數據、簡單拖拽就可以啦，比較適合新手小白~

㈤ 數據可視化啊代碼如何寫,展示到大屏上啊

echart，datatables，easyui，threejs等等，做出的效果還是蠻好的

㈥ 有哪些免費簡單的數據展示(數據可視化)網站

如今數據可視化成越來越多人關注的話題，但是不少人苦於Excel畫圖不好看，Tableau等軟體上手不夠快，python,R等語言可視化學習門檻高，一直沒法能上手做好數據可視化。我私以為合理利用各種輕量化在線工具結合，讓自己更方便達成目的而非糾結軟體學習使用成本更值得我們去實踐（其實我就是懶=-=）暑假到現在，自己練手了幾個數據可視化的項目，有出於個人興趣的項目，也有受人之託的房地產項目，用了挺多軟體，也走了挺多彎路，發現了幾個在線工具非常的實用，在此特地分享一下自己認為比較實用的幾個應用和他們的用途，這些在線工具雖然看似很簡單，但是結合在一起靈活使用還是有奇效的，希望大家能嘗試一下。
一.BDP個人版
類似Tableau的在線版數據可視化分析工具，相比競品大數據魔鏡更接地氣也更好用，分析模板豐富，有各種數據模板可以套用，然後換上自己的數據，就大工告成了！而且還支持製作詞雲、漏斗圖、數據地圖（自帶坐標糾偏）等各種圖表，一個比較萬用的平台，沒能力使用Tableau的人不妨試試這個平台。
二.網路圖說
大名鼎鼎的Echart改來的東西，說實話功能不太豐富，主要是專注做好一張圖，圖表自定義的選項很豐富，但有條件還是學一下Echart的代碼自己動手造圖。這個線上工具意義更多是在Excel作圖吃癟時做一張好看的圖表插入你的報告中。

三.文圖
文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，文圖最大的優勢就是它幫你定了主題配好了顏色！！讓你整個報告看起來風格統一很簡潔美觀！，不要以為這個不重要，多少辛苦做好的圖表單看是美如畫，幾張風格一不統一，配色一不對勁，逼格馬上就下來了好嗎？？？萬一的報告別的部分沒有美化過，更是白費了很多力氣。

文圖用配好色定好風格的幾個主題解決了這種問題，圖表功能該有的也都有了，而且文圖對移動端的支持真的非常好！完美適配手機端。可惜的是文圖的排版不是很好用，要有點耐心。
四.GeoQ
功能強大的數據地圖製作軟體，自身有非常強大的地理資料庫，對坐標的糾偏，地址欄位的識別支持非常好，底圖類型很多。繪圖功能完善而且強大，該有的一個不落，配上它自家的資料庫可以讓你很方便的做出想要的數據地圖。美中不足的是用戶作品界面管理體驗很差，制圖反映較慢。

部分效果預覽，可以方便的用自己上傳的數據與它提供的資料庫結合。此圖中用了自己的幾個樓盤位置和杭州商業區位置，疊加了它提供的房價數據和基於我自己數據算的熱力圖層。總之功能很強大，值得一試。
五.地圖慧
和上面一個挺像的，但地圖惠有自家的手機移動APP，可以完美在移動端上使用。但制圖體驗上個人覺得不如GeoQ來的好用，主要差在一些細節，比如自傳數據識別比不上GeoQ而且=-=比如錯了就沒法撤銷啊啊啊啊還會自動保持啊啊啊，比如下面關於上海的某類房產選址的結果圖就是個悲劇，不小心點了商城地理數據就清理不掉了=-=（圖中紅色部分）

六.創客貼
這個其實是個平面設計網站=-=不具備任何數據分析能力，但是但是，它可以拿來做可視化。主要是用在，萬一你眼饞《第一財經》那種圖表，或者覺得你就算用了可視化工具後圖表和報告還是不能很好結合在一起，感到真雞氣的時候，就該用這個了，上幾張自己的挫作，因為我個人沒什麼審美能力所以見笑了=-=

大概就是這樣=-=，不需要PS，不需要AI ID這些高大上的軟體，唯一的缺點，這東西，做數據圖表真真真雞兒難做啊，各種目測，手條=-=沒辦法，這就是懶得代價。
寫在最後：數據可視化自然是越美越好，但是，不可以捨本逐末，真正有價值的不是你的圖，而是你的數據和你的呈現的是否清晰與直觀。（比如我就有碰到過做得地圖別人一眼不看要我直接報上小區名字=-=）
轉載於giratinar的原創文章《數據可視化（三）那些好用的在線工具》；

㈦ ppt怎樣製作數據可視化

數據可視化主要是指藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。簡單來說，就是將數據進行圖形化的表達。
相信很多人都看過可視化圖表，如果沒看過，上網路輸入關鍵詞「數據可視化」，可以搜到一大堆像下圖這樣的可視化圖表。