『壹』 數據分析可視化是什麼
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺納野表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來余局的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。
可視化並不是單獨的一門學科，它是對於計算機圖形學和統計學等一些學科的更深層次的延伸，比如說社交網路的圖譜應用到了很多圖形學的邊演算法，當然，很多時候是和數據挖掘關系最緊豎茄讓密，因為前者是為後者提供數據，後者是為了更好的展現數據。
數據可視化是和數據挖掘不可分割的，可視化作者想要表達的側重點對於可視化的傳達結果是有直接關聯的。也就是說，當數據本身的特點與規律並不明顯的時候，你需要進行大量的測試與研究來探尋出數據的規律，之後才能傳達出正確而且有規律可循的可視化圖案。
『貳』 一堆數據要做數據分析，想要達到數據可視化的效果，在數據可視化這一塊哪個數據分析軟體比較強
1、Highcharts（適用於移動端與PC端完美交互）
Highstock 是用純 JavaScript 編寫的股票圖表控制項，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表。它包含多個高級導航組件：預設置數據時間范圍，日期選擇器、滾動條、平移、縮放功能。
同時包含直線圖、曲線圖、區域圖、柱狀圖、餅狀圖、散狀點圖、儀表圖、氣泡圖、瀑布流圖等多達 20 種圖表，其中很多圖表可以集成在同一個圖形中形成混合圖。
2、LightningChart（適用於專業領域）
快速、先進的2D和3D圖表，支持WPF和WinForms平台。
LightningChart圖形控制項徹底發揮了GPU加速和性能優化的最大效應，能夠實時呈現超過10億數據點的龐大數據。廣泛應用於科研、工程、醫療、航空、貿易、金融、能源和許多其他領域的實時測量和分析應用等等。
專門為需要超高速數據採集與呈現實時數據的專業高速軟體而特別設計。圖形採用創新的CPU負載節省技術與高效利用內存資源，為應用程序提供了無與倫比的性能：
實時監測中無閃爍或延遲現象
高解析度數據集
強交互性
有效利用技術資源
運用較舊的電腦硬體也可以保持強大功能
『叄』 工作中現在強調數據可視化，什麼是數據可視化啊，如何能實際應用到工作中
數據可視化，簡簡單單就是把數據展示出來嗎？非也非也，其終極是為了滿足用戶對數據的價值期望，利用數據，藉助可視化工具，還原和探索數據隱藏價值，描述數據世界。
emmmmm，還是說人話吧，就是以下兩步。
分析需求，熟悉數據，制定目標。
選用合適圖表（柱狀圖、折線圖、散點圖、餅圖、雷達圖、漏斗圖）進行組合進行數據展示。
為什麼要做數據可視化？
你難道不欣賞折線圖那婀娜多姿的曲線？柱狀圖那美麗的大長腿？
美麗！
直觀！
有魅力，吸引人眼球。
好吧~
其實，就是密密麻麻的數據可讀性較差並且毫無重點，而數據可視化更加直觀有意義，更能幫助數據更易被人們理解和接受。
都說數據可視化難，難在哪？
好的產品體驗不是一件容易的事情，是專業的產品經理、UE、UI完美配合的產物。同樣，做好數據可視化也不容易，需要具備一定的數據分析能力、熟練使用可視化工具、較好的美術素養、良好的用戶體驗感，並且還能夠與受眾進行換位審視。總得來說，扎實的理論結合大量的實踐磨煉，把理論固化成自我認知。
這時候就要推薦億信華辰的數據可視化工具了。小到一張數據報表，大到一塊數據大屏，有了工具當然事半功倍。
數據可視化在商業、生產和運營場景中有大量類似的使用，如集團展覽中心——用作政府和客戶參觀使用；城市交通管控中心——交通警務運營監控；證券交易大廳——實時股票交易情況；老闆的辦公室——領導駕駛艙。
領導駕辯亮駛艙：最懂老闆的需求
領導駕駛艙，顧名思義就是讓boss們對企業的管理能夠找到在飛機或汽車駕駛艙裡面的駕駛感覺，即為高層管理層提供讓灶纖的「一站式」決策支持的管理信息中心系統。
億信BI效果圖-公司簡介
億信BI可以協助用戶將關鍵的業務指標放在一個統一的界面中呈現給決策者，並可以實現統計圖的鑽取、切片等操作，直觀的展現個性的視角，全方位支撐領導決策。
億信BI效果圖-零售行業
零售行業領導駕駛艙，可實時查看運營狀況、銷售額情況、風險狀況，通過庫存預警可以隨時查看庫存是否充足。還支持鑽取功能，即同一張報表可以下鑽查看明細數據或者切片換個角度查看數據。
億信BI效果圖-金融行業
如此小清新的配色有沒有眼前一亮，小億超喜歡的，默默給我們的產品小哥哥小姐姐瘋狂打電話！
億信BI效果圖-IT行業
IT行業領導駕駛艙中顯示實時監測狀態,方便隨時查看機房運營情況，並有故障報警。領導可實時查看機房內存容量、利用率問題等，對機房運營實時掌握。
3D可視化：前所未有的視覺沖擊
有人說,現在已經進入「讀圖時代」,對於枯燥嚴謹數據中心管理來說,我們已經開始進入了3D可視化時代。
3D中國地圖可以清晰的展示出各省之間的數據差異，因此3D中國地圖一般用於展示一些以省級進行匯總的數據，例如全國各省房價指數展示：
而立體地球則是非常好的跨區域的基於地理信息的數據載體。相對於平面地圖，3D地球更加生動，表現力也更強。
億信BI中的3D地球分為渲染地圖、標點地圖和流向圖，其中流向圖一般用於展示全球范圍內的資源流動情況。
用億信BI就能做坦仿出高顏值的報表，領導再也沒有吐槽報表丑，馬上升職加薪走上人生高峰。
『肆』 如何利用數據分析股票走勢呢
經驗。。。老實說它們都不能保證什麼。。。只能做參考和堅定你買入賣出信心
因為它們出自實際的股票走勢，指標給出的判斷標准則基於過去出現類似形態圖形時後市表現，總有例外發生。。。
那MACD中除了表示強弱的紅綠條外，還有一根黃線和一根白線，他們分別是起什麼作用的呢？
這個問題多看圖很快就會明白了，圖形左上角一般有指標名如MACD，然後是參數後面就是DIF和DEA（有些軟體叫法不一樣），這些代碼後面會跟數字每天隨股票走勢不同數值也會變化，黃線白線就是把每天這些變化的數值標識然後連上，通過這兩根線的變化根據經驗判斷股價未來可能的變化。。。
一條快線一條慢線，向上相交形成金叉更大可能會漲，向下相交形成死叉更大可能會跌，紅綠條是兩線差的兩倍，金叉中為紅死叉後為綠
默認參數為9，短線改3或5，中長線改60或90可過濾假信號
◆KDJ KD 用法和MACD類似部分有三條線多個J線，KD兩個值小於15顯金叉買入高於80死叉賣出
默認參數為9，可以提高參數過濾掉假信號，做超短線則改小到3或5
◆MA 均價（20日就是把前面20天收盤價加上除20）
很有用也很沒用，有人說突破120日均價買入破賣出，也有人說三日破五日賣出，上破60日就買入。。。看你自己了，都有成功和失敗例子。。。
參數自定主要3、5、10、20、30、60、120
參數越大看上去更安全但也更沒效率，設的參數小的持股時間控制好風險更大些但能把握住短線機會。。。
我還常用CCI和威廉指標
CCI越低越安全，跌破-250後再上破-250買入或強勢股上破100買入
威廉，一般是越高越買越低賣，比如下破90買入，上破10賣出
其它指標看看但不多參考，好的指標一兩個就可以了，太多了會讓你無法決定
『伍』 什麼是數據可視化有什麼作用
數據可視化的意義是幫助人更好的分析數據，信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，使分析結果可視化。其實數據可視化的本質就是視覺對話。數據可視化將技術與藝術完美結合，藉助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通信息。一方面，數據賦予可視化以價值;另一方面，可視化增加數據的靈性，兩者相輔相成，幫助企業從信息中提取知識、從知識中收獲價值。
數據可視化的優勢
1、傳遞速度快
人腦對視覺信息的處理要比書面信息塊10倍。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。
2、數據顯示的多維殲州性
在可視化的分析下，數據將每皮改純一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。
3、更直觀的展示信息
大數據可視化報告使我們能夠用一些簡短的圖形就能體現那些復雜信息，甚至單個圖形也能做到。決策者可以輕松地解釋各種不同的數據源。豐富但有意義的圖形有助於讓忙碌的主管和業務夥伴了解問題和未決的計劃。
4、大腦記憶能力的限制。
實際上我們在觀察燃咐物體的時候，我們大腦和計算機一樣有長期的記憶(memory 硬碟)和短期的記憶(cache 內存)。只有我們讓要記下文字，詩歌，物體，一遍一遍的在短期記憶了出現之後, 它們才可能進入長期記憶。
『陸』 怎樣用EXCEL分析股票
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『柒』 數據可視化分析的幾種展現形式
隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為企業的重要運營方法之一。而今天我們就一起來了解一下，關於數據可視化分析都有哪些常見的類型。
數據可視化是數據科學家工作中的重要組成部分。在項目的早期階段，你通常會進行探索性數據分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以獲取對數據的一些理解。創建可視化方法確實有助於使事情變得更加清晰易懂，特別是對於大型、高維數據集。在項目結束時，以清晰、簡潔和引人注目的方式展現終結果是非常重要的，因為你的受眾往往是非技術型客戶，只有這樣他們才可以理解。
散點圖
散點圖非常適合展示兩個變數之間的關系，因為你可以直接看到數據的原始分布。如下面一張圖所示的，你還可以通過對組進行簡單地顏色編碼來查看不同組數據的關系。想要可視化三個變數之間的關系?沒問題!僅需使用另一個參數(如點大小)就可以對變數進行編碼。
折線圖
當你可以看到一個變數隨著另一個變數明顯變化的時候，比如說它們有一個大的協方差，那好使用折線圖。我們可以清晰地看到對於所有的主線隨著時間都有大量弊雀飢的變化。使用散點繪制這些將會極其混亂，難以真正明白和看到發生了什麼。折線圖對於這種情況則非常好，因為它們基本上提供給我們兩個變數(百分比和時間)的協方差的快速總結。另外，我們也可以通過彩色編碼進行分組。
直方圖
直方圖對於查看(或真正地探索)數據點的分布是很有用的。查看下面我們以頻率和IQ做的直方圖。我們可以清楚地看到朝中間聚集，並且能看到中位數是多少。我們也可以看到它呈正態分布。使用直方圖真得能清晰地呈現出各個組的頻率之間的相對差別。組的使用(離散化)真正地幫助我們看到了「更加宏觀的圖形」,然而歲散當我們使用所有沒有離散組的數據點時，將對可視化可能造成許多干擾，使得看租返清真正發生了什麼變得困難。
柱狀圖
當你試圖將類別很少(可能小於10)的分類數據可視化的時候，柱狀圖是有效的。如果我們有太多的分類，那麼這些柱狀圖就會非常雜亂，很難理解。柱狀圖對分類數據很好，因為你可以很容易地看到基於柱的類別之間的區別(比如大小);分類也很容易劃分和用顏色進行編碼。我們將會看到三種不同類型的柱狀圖：常規的，分組的，堆疊的。
箱形圖
我們之前看了直方圖，它很好地可視化了變數的分布。但是如果我們需要更多的信息呢?也許我們想要更清晰的看到標准偏差?也許中值與均值有很大不同，我們有很多離群值?如果有這樣的偏移和許多值都集中在一邊呢?
這就是箱形圖所適合乾的事情了。箱形圖給我們提供了上面所有的信息。昌平鎮電腦培訓認為實線框的底部和頂部總是一個和三個四分位(比如25%和75%的數據)，箱體中的橫線總是二個四分位(中位數)。像胡須一樣的線(虛線和結尾的條線)從這個箱體伸出，顯示數據的范圍。
『捌』 數據可視化是什麼啊怎麼做
何為數據可視化?
這里主要是指工作場景中的數據可視化(海報類、信息圖不在范圍內)。
數據可視化就是承接數據分析之後的數據展示，包括圖表設計、動效組合，形成二維圖表，三維視圖、聯動鑽取，搭配成大屏……
數據可視化的功能主要體現在兩個方面：一是數據展示;二是業務分析。數據展示很好理解，就是將已知的數據或數據分析結果通過可視化圖表的方式進行展示，形成報表、看板、dashboard、甚至配合現在流行的大屏展示技術，數據展示的方式也越來越為人所接受和歡迎。業務分析就是在看到圖表、dashboard、大屏之後，將所分析的度量和數據有效地轉化為有商業價值的見解，使其能夠為基於事實所做的決策提供支持。
數據可視化的工具
對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可視化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列復雜數據處理。
如何實現可靠的數據可視化?
數據可視化最終還要回歸到「閱讀者」，通過傳遞有指向性的數據，找出問題所在，制定正確決策。所以數據的價值不在於被看到，而在於看到之後所引起的思考和行動。
這里，企業內數據還不同於普通的應用數據，它們大多不是通過演算法程序直接產生價值應用於用戶，而是通過合理的展示和分析，再經應用者或管理者思考和判斷，最後採取行動，從而發揮價值。
1、誰是可視化的受益者
無論你在做一份傳統的報表，匯報的PPT還是其他，首先需要搞清楚這是給誰看的，他需要了解哪些事項，關注那些指標，在決策過程中會如何利用你展示的信息和數據，一句話概括就是搞清楚數據分析工作的目標，這一張報表是用來做什麼的。後續的數據分析工作和分析報告里所要呈現的全部內容，之後都是要緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。
2、梳理指標體系
數據可視化是要講繁雜的各條數據，梳理成指標，圍繞每個業務財務、銷售、供應鏈、生產等形成指標體系，最後通過可視化的方式展現，比如回款率、收益效率….
可以說，數據分析工作是否成功，大體就在指標的梳理。這個工作需要數據中心的人員或者BI組的人員深入業務一線去調研需求，拉來數據，建好數倉….
【指標體系分享】
如何針對業務場景做數據分析-零售業管理指標
數據化管理的指標體系大全(一)，店鋪與銷售
數據化管理的指標體系大全(二)，商品、電商、戰略決策
分析生產和庫存，靠這一套指標就夠了!
將數據可視化與業務方案結合起來
『玖』 什麼是數據可視化
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。
作用：
1、讓數據分析更加便捷，在大數據分析工具重，數據的最終結果是圖表形式，除了鋒稿可以展示還可以挖掘。
2、握猛讓數據展現更加直進行展示觀，數據可視化能夠讓人們對數段基橋據處理中對已知的數據通過可視化的方式。
3、為企業提供決策寒武紀大數據致力於線下場景數據採集，數據分析清洗，為企業精準營銷。