数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
既然是数据可视化,那么可视化的元素肯定是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间(spatial)数据,像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的,这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类,主要包括四种数据类,分别是数据项、数据项的属性、链接(links)、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种,其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。在当前新技术支持下,数据可视化除了“可视”,还有可交流、可互动的特点,其本质是传递信息,即如何将信息准确、可靠、易于理解传达给对方。大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体的数据可视化设计,也是当前可视化领域的一项热门应用,通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。数据可视化大屏,有两个要点:一是展示效果的酷炫,二是展示数据之间的层次关系。好的数据可视化大屏是布局、色彩、图表、动效的综合运用。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。以上信息由专业从事数据采集方案的纺友于2024/4/16 15:32:16发布
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