数据 可视化-1/可视化的优点分析如下:关系中的相关性:如果没有数据-0、数据可视化Paike/12344数据可视化Jean数据更容易消化。数据可视化数据的作用和意义可视化是数据 analysis的延伸，更是对-1，So 数据 可视化不仅弥补了传统的数据分析的不足，而且对其进行了进一步的发展，为数据增加了交流、互动等特性。
首先，数据 可视化绝对让信息易读！做数据挖掘，并展示结果是最重要的一步，因为数据挖掘需要形成报告，能够被业务人员和上级了解。总的来说，文章不如数字，数字不如表格，表格不如图片。个人举个例子，我做了一个聚类模型然后生成结果，结果是这样的:你直接把这样的东西给领导看，领导分分钟给你一顿，你给同事看，估计没人会看到你的结果，所以可视化。可以做一个图表如下:如果你这样给领导和同事看，至少他们不会那么反感。不管他们是否理解，这个图总是比上图好得多。
我们可以把人脑想象成一台复杂的机器，无时无刻不在接收外界信息，并进行逻辑处理。当我们同时获得多个渠道的信息时，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等。，人类视觉获得的信息量远远超过其他器官。眼睛可以并行处理巨量的视觉信号输入，加上超强的模式识别能力，人类可以用潜意识决策处理大量的视觉信息，使得人类图像的处理速度比文字快6万倍，数据 可视化利用这种天生的技能来提升数据的处理效率。
我最近在一个项目中设计实现了数据 可视化的功能，有一些前端图表设计实现的收获分享给大家。数据分析和-1可视化的优势不言而喻，但是-1可视化必须结合用户的角色特征来展示。比如普通员工和管理者的角色肯定是不一样的。普通员工会更关注个人表现和个人排名，而管理者会更关注整个部门的整体表现，也可能会在整体上关心一些极端的情况。
数据 可视化常见的图表有柱状图、饼状图、折线图、散点图、雷达图、漏斗图等。(1)直方图的优点:它强调个体之间的差异，由于人眼对高度比较敏感，很容易比较数据之间的差异；缺点:不适合大量数据套，即不适合物品较多时使用；适用场景:一维数据比较、数据简单显示、排序数据显示等。适用于数据:数据2D带小套数据套；注意:一般用户习惯认为直方图的X维是时间维，可以用颜色区分每一列来改变用户对时间趋势的看法；如果分类项目的标签文字较长，会有重叠，建议使用条形图。
