数据图表

表格的应用 由于工作原因，经常接触到表格。我们发现，表格不但广泛的运用在各类数据收集和分析，同时通过表格这样一种二维矩阵来整理和陈列信息时（即便最后的展示方式并非一个典型的表格样式），能够很好的表达信息之间的逻辑关系，易于帮助理解横纵信息之间的关系。 在实际的网页设计应用中，表格横纵相互独立又相互关联的模式尤其适用于： 1.组织和展示大量的信息 表格简单的结…

花了无数时间来创建和进行一系列的活动，现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告，对整个工作感觉好极了，除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人，你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样，但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说…

图表是件花衣裳，你得懂得怎么穿！ 初阶的饼图、环形图、折线图、柱形图、条形图等就不多说了，因为他们直观到无需解释。但需要提一下做这些图的时候的细节： （可跳过不看） 首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。 在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”，我说“excel啊”，他们吃惊不已。如何达到这些效果？…

1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数…

Data slides are not really about the data, they are about the meaning of the data. ——《Slide:ology》 在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。当…

摘要：TweetShareEmail Print数据图也有陷阱即使数据准确、完整，其展现方式如果不易于读者理解，或是产生误导，也就丧失了它配合故事叙述的意义。美国媒体Quartz的记者Keith Collins在《2015最具误导性的图表》一文中总结出了我们经常会出错的几种类型，帮你炼就火眼金睛，做出更优质的图表。 这一年来，Quartz制作了众多图表，也花…

随着大数据分析工具普及，特别是数据可视化技术的广泛应用，我们现在完全可以用简明的数据可视化图表来代替以往冗长晦涩的数据分析报告。这样不仅能节省工作时间，还能提升数据分析报告的含金量与可阅读性。 浓缩的数据 数据分析报告的写作难点就在于将已知的数据分析结果以大多数人能接受和理解的方式表述出来。而没参与数据分析的人也许很难理解某些数据分析结果，从而会对数据分析报…

数据被称作是最新的商业原材料“21世纪的石油”。 商业领域、研究领域、技术发展领域使用的数据总量非常巨大，并持续增长。就Elsevier而言，每年从ScienceDirect下载的文章有7亿篇，Scopus 上的机构档案有8万个、研究人员档案有 1 千 3 百万，Mendeley上的研究人员档案有 3 百万。对于用户来说，从这个数据海洋中抓到关键信息越来越难…

在日常工作或生活中，我们往往会涉及到一些最基本的数据，小到个人的收入支出，大到公司的产品产量、销量或更为庞大复杂的科学实验数据。对于这些数据，我们往往首先会以最原始的方式进行存储——Excel数据表或WPS表格是最常用到的两种数据表格。但是，哪怕是一个很简单的二维数据表，直接在表格内观看数据间的关系，都不那么直观。如果将这些数据换一种表达方式，变成柱状图、饼…

如何才能做好大数据的可视化呢？今天，我们来回答一下整个问题。 整个设计流程中，数据是基础，如果仅仅是把数据置于孤立、静态的图形中，则会限制可视化能够回答的问题数量，让数据贯彻其中，把来龙去脉娓娓道来，成为数据可视化的核心所在。 数据可视化，并不意味着一定要使用很炫的图形，不同类型的数据需要的展现方式不同，即使是最朴实的展现方式也有适用的场合，可视化的最终目的…

日常生活工作中，处处都会与数据打交道，但你知道数据是会“说谎”的，即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。 第一种图表欺骗 图表通常用来增强需要文字和数据的说服力，通过可视化的图表更容易让受众接受信息。但图表有时候会表现的不是数据的本质: 1.图表拉伸 如果没有特殊用途，通常图表的长(横轴)与高(纵轴)的比例为1:1到1:2之间…

我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机 视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和…

如果仅仅是能够将数据转化成漂亮的图表，或者是设计出20种不同式样的图表来解释你的观点，并不说明你应该利用所有这20种图表，甚至是其中一种。

Format 交互方式 交互式可视化允许您修改，操作和探索计算机显示的数据。绝大多数交互式可视化系统在计算机网络上，但越来越多出现在平板电脑和智能手机上。相比之下，静态可视化只显示单一的、非交互数据，它通常是为了打印和在屏幕上显示。 Chart type 图表类型 图表是数据视觉化表示的特殊方式。表示数据的方法有很多，如使用不同的符号、形状和排列，我们把这些…

我们为什么要学习统计学， 摘录自《深入浅出统计学》。 借助统计方法了解事实真相会令你能力过人，身手不凡。只要得到可靠的统计量，就能做出客观的决策，如有神助地进行精确的预测，以及以最有效的方式传达自己想要传达的信息。 统计可以成为提炼数据本质的一件法宝，然而也有需要提防之处。 对同一批数据为何会有两种说法？让我们仔细看看。 从两张图说起 我们用图表来直观的表现…