Big 數(shù)據(jù)高速發(fā)展的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)商業(yè)決策。對(duì)于龐大、無序、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如果處理不當(dāng)，其價(jià)值就體現(xiàn)不出來。想象一下沒有圖片的教材。沒有圖表、圖形、插圖或帶有箭頭和標(biāo)簽的流程圖，主題會(huì)變得更加難以理解。人類生來就是視覺動(dòng)物，視覺效果對(duì)于分析數(shù)據(jù)、傳達(dá)實(shí)驗(yàn)結(jié)果甚至做出驚人發(fā)現(xiàn)都非常重要。工作中可能會(huì)接觸到很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，需要在總結(jié)報(bào)告中呈現(xiàn)。俗話說“字不如表，表不如圖”，那么如何縮短數(shù)據(jù)與用戶的距離呢？

讓老板同意你的報(bào)告計(jì)劃怎么樣？數(shù)據(jù)可視化主要是為了清晰有效地傳達(dá)和交流信息，借助圖形手段有效地傳達(dá)思想和概念。美學(xué)形式和功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵方面和特征，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)相當(dāng)稀疏復(fù)雜的數(shù)據(jù) set的深入洞察。因此，在設(shè)計(jì)過程中，每一個(gè)選擇最終都應(yīng)該基于讀者的體驗(yàn)，而不是圖表制作者個(gè)人。

數(shù)據(jù) Chart是數(shù)據(jù)的常見視覺表達(dá)，是數(shù)據(jù) information的二次生產(chǎn)加工，可以幫助你理解數(shù)據(jù) information，獲得洞察力。可見于工作報(bào)告、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、后臺(tái)管理設(shè)計(jì)方案及其數(shù)據(jù)大屏。眾所周知，在具體工作中，我發(fā)現(xiàn)很多剛?cè)胄械氖覂?nèi)設(shè)計(jì)師對(duì)圖表設(shè)計(jì)的掌握并不全面。另外，市面上針對(duì)這些方面的資料都比較分散，無法成為一個(gè)管理系統(tǒng)。

一、-2/圖表1的構(gòu)成。數(shù)據(jù) Chart的構(gòu)成我們拆解數(shù)據(jù) Chart的結(jié)構(gòu)后會(huì)發(fā)現(xiàn)，a數(shù)據(jù)Chart是由許多微小的預(yù)制構(gòu)件組成的，這些構(gòu)件都有自己的名字。在正常應(yīng)用的整個(gè)過程中，會(huì)根據(jù)場(chǎng)景對(duì)一些預(yù)制元素進(jìn)行修飾和裁剪，以減少剩余的信息量，并使用最合適的數(shù)據(jù)information ink ratio(data ink ratio)來幫助客戶快速實(shí)現(xiàn)整體目標(biāo)，在至少_ _ _的時(shí)間內(nèi)獲取大量的信息量。

在BI 數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，可以通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各種圖表，以更通俗易懂的方式解讀數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系和發(fā)展趨勢(shì)，從而更好地利用數(shù)據(jù)?；睘楹?jiǎn)，達(dá)到數(shù)據(jù)更直觀方便閱讀的效果。人的創(chuàng)造力不僅取決于邏輯思維，還取決于形象思維。數(shù)據(jù)如果能夠?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為圖像，可以在邏輯思維的基礎(chǔ)上進(jìn)一步激發(fā)人的圖像思維，幫助用戶理解數(shù)據(jù)之間的隱藏規(guī)律，為決策提供最優(yōu)支持。

數(shù)據(jù) Center是BI的支撐，是分析海量數(shù)據(jù)的核心物理框架?？梢孕蜗蟮乩斫鉃檎Z義格式一致的多源數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心。數(shù)據(jù)來源可以是來自各種平臺(tái)的系統(tǒng)，如企業(yè)內(nèi)部的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)(CRM)、供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)(SCM)和企業(yè)資源計(jì)劃系統(tǒng)(ERP)，也可以是外部系統(tǒng)和分散的/12344。提取數(shù)據(jù)后，通過清洗、轉(zhuǎn)換、整合，將各個(gè)系統(tǒng)的信息孤島打通，加載到數(shù)據(jù) center中。

Da 數(shù)據(jù)分析是一個(gè)廣義的術(shù)語，意思是數(shù)據(jù)集。它是如此龐大和復(fù)雜，以至于他們需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具來處理它。數(shù)據(jù) set通常大小為萬億或EB。這些數(shù)據(jù)集合從各種來源收集:傳感器、氣候信息、公開信息，例如雜志、報(bào)紙和文章。分析生成的其他示例包括購買交易記錄、在線日志、醫(yī)療記錄、軍事監(jiān)控、視頻和圖像文件以及大規(guī)模電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)分析，他們對(duì)企業(yè)的影響有很高的興趣。

1.Hadoop是一個(gè)開源框架，允許大數(shù)據(jù)在整個(gè)集群中簡(jiǎn)單編程模型計(jì)算機(jī)的分布式環(huán)境中存儲(chǔ)和處理。它的目的是從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器，每臺(tái)機(jī)器都可以提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)，Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的，Hadoop是可靠的。即使計(jì)算元素和存儲(chǔ)發(fā)生故障，它也會(huì)維護(hù)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾楣收瞎?jié)點(diǎn)重新分配處理。