如何将大数据背后的价值最大化
项目通过数据呈现与可视化如何实现？
项目通过数据呈现与可视化如何实现？
随着大数据时代的到来及数据分析技术的进步，各行各业对数据分析的关注度也越来越高，同时很多企业意识到通过数据分析而获得的知识和信息对企业的日常经营活动具有积极的促进作用。但如何才能把数据的价值发挥到最大化？如何用最简单、最有效的方式将关键信息传达给企业决策者呢？
目前应对这种情况最佳的解决方式是实现数据可视化，这是因为大脑在处理视觉信息时的效率要比处理文字信息的效率要高很多。那么数据可视化是怎样实现的呢？它的基本流程又包括哪些要点？别着急，先来了解一下数据可视化的概念，了解完概念会更易于理解下面的内容喔~
一、数据可视化概念
数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据通过数据可视化的方式以大家更易理解的图形形式展示出来的一种表达形式。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律，实现数据价值。
二、数据可视化的基本流程
数据可视化的基本流程包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射和人机交互。
1、数据采集
正所谓，“巧妇难为无米之炊”，要实现数据可视化首先得有数据，因此数据采集是数据可视化的第一步，同时这一步也在很大程度上决定了数据可视化的最终效果。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集，是指采集企业内部的活动数据，通常数据来源于业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。
2、数据处理和变换
数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。
3、可视化映射
将数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，就可以进行可视化映射环节了。数据可视化过程的核心是可视化映射，指把经过处理的数据信息映射为视觉元素的过程。在此值得提及的是国内著名的大数据分析平台——Smartbi,其支持Excel内置的复杂的仪表盘样式，例如内建图形、背景、条件格式等等。同时它还能够支持ECharts图形库，包括瀑布、热力图、树图等等十几种可以实现动态交互的图形。Smartbi的可视化功能可以说是非常强大了。
4、人机交互
通常我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。因此，在数据可视化的过程中要进行组织和筛选。如果全部机械的摆放出来，整个页面不仅会变得臃肿、混乱、缺乏美感，而且会出现主次不分的问题，导致用户的注意力无法集中，降低用户单位时间获取信息的能力。
现在你了解数据可视化的概念和数据可视化的基本流程了吗？如今，数据可视化已经成为日常办公、应急处理、和战略决策等场景下不能缺少、非常重要的一部分。大家一定要把握住这个发展趋势喔~
数据分析最重要的是什么？
最重要的是发现问题,分析问题,解决问题的能力。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。