大数据中的数据可视化怎么做啊？
用3DMAX做的，用 PS做要很久很久，估计楼都建好了，图还没做好，用3DMAX很快，建好模就可以生成，你找下会3DMAX的高手，人家用不了一天都给你做出来了。PS就不要想了，太麻琐了。没人愿意用PS做这种图。
数据可视化是什么啊？怎么做？
推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式
如何做出赏心悦目的数据可视化
可以借助数据可视化分析软件呀。如果数据太多，不好好的做数据可视化分析根本无法判断好坏；没有达到数据可视化的话，很多问题容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现，以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。——奥 威 BI 好 用可以看看
如何让大数据可视化?
1. 可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点，绘制清楚直观的图表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也会介绍常用的可视化工具，比如 22个免费的数据可视化和分析工具推荐。2. 如果你拥有一定的编程基础，可以尝试使用一些编程或者数学工具来进行自定义图表绘制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。3. 更进一步，你就可以用编程语言来写自己的可视化系统了。这样你就会有很自由的发挥空间和操控能力，数据处理，表现形式，交互方式等都可以有很自主的设计。4. 入门书的话，你可以去看看 Edward Tufte 的一些书籍。
数据可视化的优点？可视化怎么做？
数据可视化的优点一句话概括：一图胜千言！怎么做？
推荐工具：豌豆BI，酷屏，ABI
如何从零开始学数据可视化图表制作
大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。为什么会产生大数据？为什么要使用大数据呢？在这里给大家再通俗的解释一下：
起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。
但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。
认识数据可视化
有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。
大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式，有时候数据还需要二次加工满足可视化产品的规则（商用产品多考虑通用性，无法适用于所有企业的数据规范）。
除此之外，现在很多图表插件的开源化（如：Echart、GoogleChart），以及行业内对数据安全性等的考虑，越来越多的公司也开始进行数据可视化的私有化部署。
数据可视化的实现
数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。
1.数据存储层
数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。
在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。
2.数据计算层
这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：
产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；
分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；
数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；
分析师基于数据模型进行可视化分析。
数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：
以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存。分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具）。
通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能。
3.数据展示层
数据展示层分为两部分：
一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图……
另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。
通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。
如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。
如何做数据可视化的效果？
数据可视化的普及和影响在相对较短的时间内急剧增加。 Google趋势显示，自2009年以来，数据可视化的搜索频率几乎增长了100%，我们已经看到了大量可用的工具和软件，几乎任何人都可以相对轻松地创建数据可视化。比起文本，我们本能地更热衷于图像，因为大脑能够以更快的速度处理图像。 然而，这并不意味着你可以把大量的图像和形状放在仪表板上，并期望你的观众赞叹。 就像在我们被图像吸引背后的认知方面，还有其他固有的东西，在某种程度上，与潜意识的行为变得相关。 其中之一就是第一印象。
我们都知道这句话：第一印象持续一生。 但它背后有多少真理呢? 好吧，事实证明：非常多。 类似于本能战斗或逃跑反应，人类执行无意识思维的行为，称为快速认知; 比我们习惯的刻意的决策风格更直观，更快速。
快速认知是我们从一个非常短暂的经验中深入挖掘和衡量真正重要的能力。 正如我们被告知从来不要通过一本书的封面判断它一样，我们每天都使用这种能力，它通过快速解析大量的信息，决定什么是最重要的，而不采取较慢，更理性的思维方式。
心理学家称这种现象为“薄片(thin-slicing)”：在几秒钟内感知细节或信息需要大脑的理性部分花费几个月或几年的时间去评估。 Malcolm Gladwell将其描述如下：
薄片(Thin-slicing)不是一种异国情调的礼物。 它是对于人类来说意味什么的中心部分。 每当我们遇到一个新的人，或者必须快速地了解一些东西时就会发生薄片现象… …我们依靠这种能力，因为在很多情况下，仔细注意细节，即使不超过一秒钟，都可以告诉我们非常多的信息。
好消息是，你可以改变和反驳别人对你不良的第一印象，让他们更了解你。但是在网络上这就要困难得多，因为我们的注意力周期总是在历史新低处。与之对应的，比以往任何时候都更难吸引你读者的注意力，你不能让坏的第一印象进入你数据可视化的个人简介里——尤其是当信息被埋藏的更深时容易引人探究。
为了防止这一点，我们将讨论 5个最常见的错误，以避免涉及不同可视化类型数据的错误形式。
1、数据过载
许多可视化数据和BI仪表盘的牺牲品数据过载——内容拥挤，其中一些可能不添加任何数据的理解。例如，尽管三维图表看起来可能令人印象深刻，但他们往往使数据的解释更加困难。
同样的，BI仪表盘与5图表和众多的标签可能会展示数量显著的研究结果，但如果你的读者无法区分他们在看什么，最终也是无用的。不必要的插图、阴影、字体和纹饰会使数据分散，所以尽量少用。在大多数情况下,少即是多。
2、访问轴
处理定量数据时，条形图或折线图是使内容可视化最好的方法之一。一个常见的错误是图表轴;当它看上去是有效启动轴值越高于零时值越大，这可以将酒吧营业额和他们价值观精确的表示。
3、不要“切太薄”
处理全部数据时，数据通常以部分到整体关系的形式出现，更为人知的是叫做饼图。 饼图是一种非常受欢迎的表现数据的方法，然而饱受非议的是，正如Walter Hickey所说，它是“他们表面上被设计用来做的令人难以置信的糟糕的一件事，”。
有区域都清楚地标记。 此外值得考虑的是所使用的类别的数量; 太多不同的段使得每个段之间难以区分。
4、交叉线
位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。 因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。 您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。 在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。
5、适当的颜色
热图是数据可视化世界中最新的图表之一，并迅速变得流行。 使用地理空间作为基础是完美的分类数据，但有一些障碍可能会使你迷惑。 颜色和数据范围都应在热图中正确使用。
一些颜色比其他颜色更突出，这可能给数据带来不必要的权重。 相反，使用具有不同阴影的单一颜色来显示强度水平。 对于数据本身，请选择3-6个数字范围，在它们之间均匀分布数据。 +/-符号可以扩展高的和低的范围。
通过数据高效地讲故事是一个必需的技能，这将有助于你在组织中的影响力。
抖音上的大数据可视化怎么做的呢
简单理解就是将枯燥的数字以图表的形式呈现出来~常见的比如饼图、柱状图、折线图等等。
举个栗子：就像股票的K线就是将股票价值等数据通过可视化的形式呈现出来。
推荐一个数据可视化分析工具：
下面上个图
（水印为鄙人知乎账号，可互粉，平时会回答一些高质量互联网问题）
上图看起来有没有很舒爽！颜值很高有木有~
模板60+我就不一一上图了，可以自行去免费体验~
导入数据、简单拖拽就可以啦，比较适合新手小白~
数据可视化的高亮城市图是怎么做的？用PS能做么？
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