r语言商务图表与数据可视化
数据可视化的背景和意义？
数据可视化的背景和意义？
数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。 图形表现数据，实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外，利用可视化技术可以实时监控业务运行状况，更加阳光透明，及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播，可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。 好的数据可视化 数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化： 简单点说好的数据可视化和好的产品是一样，都有友好的用户体验，不能让人花了时间又看得一头雾水，甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息，节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表，需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。 充实一份数据分析报告或者解释清楚一个问题，很少是单一一个的图表能够完成的，都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。 高效成功的可视化，虽表面简单却富含深意，可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解，管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。 美感除了准确、充实高效外，也需要美观。 美观分为两个层次，第一层是整体协调美，没有多余元素，图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ，UI设计中的四大原则(对比、重复、对齐、亲密性) 同样适用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美，色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动、有趣，信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类、强调或淡化，生动而有趣的可视化作品的表现形式，常常给受众带来视觉效果上的享受。协调美是视觉美的基础。
如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画？
大数据确实是很枯燥和乏味的，都是一推由数字和文字组成的东西，如果要转化为可视化图表，则需要用到可视化的工具，一般最常用的是EXCEL，做可视化图表非常简单，但是不够自动化，很多图表看起来也不够高大上，所以最好的选择是选择BI工具去做数据可视化。我这里推荐一个非常好用的BI报表，最重要的是免费，而且制作起来也很简单，这个工具就是智分析。登录首页后，就能在数据连接这里看到EXCEL文件导入的入口：
数据导入之后，进入仪表盘的界面，在数据连接这里找到数据源后就能拖拽图形去做数据展示了：
智分析的图形比EXEL多，像地图可视化这种图形都能做出来，非常高端：