‘壹’ 数据分析可视化是什么
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉纳野表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来余局的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
可视化并不是单独的一门学科，它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸，比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法，当然，很多时候是和数据挖掘关系最紧竖茄让密，因为前者是为后者提供数据，后者是为了更好的展现数据。
数据可视化是和数据挖掘不可分割的，可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说，当数据本身的特点与规律并不明显的时候，你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律，之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。
‘贰’ 一堆数据要做数据分析，想要达到数据可视化的效果，在数据可视化这一块哪个数据分析软件比较强
1、Highcharts（适用于移动端与PC端完美交互）
Highstock 是用纯 JavaScript 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表。它包含多个高级导航组件：预设置数据时间范围，日期选择器、滚动条、平移、缩放功能。
同时包含直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图、仪表图、气泡图、瀑布流图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。
2、LightningChart（适用于专业领域）
快速、先进的2D和3D图表，支持WPF和WinForms平台。
LightningChart图形控件彻底发挥了GPU加速和性能优化的最大效应，能够实时呈现超过10亿数据点的庞大数据。广泛应用于科研、工程、医疗、航空、贸易、金融、能源和许多其他领域的实时测量和分析应用等等。
专门为需要超高速数据采集与呈现实时数据的专业高速软件而特别设计。图形采用创新的CPU负载节省技术与高效利用内存资源，为应用程序提供了无与伦比的性能：
实时监测中无闪烁或延迟现象
高分辨率数据集
强交互性
有效利用技术资源
运用较旧的电脑硬件也可以保持强大功能
‘叁’ 工作中现在强调数据可视化，什么是数据可视化啊，如何能实际应用到工作中
数据可视化，简简单单就是把数据展示出来吗？非也非也，其终极是为了满足用户对数据的价值期望，利用数据，借助可视化工具，还原和探索数据隐藏价值，描述数据世界。
emmmmm，还是说人话吧，就是以下两步。
分析需求，熟悉数据，制定目标。
选用合适图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图）进行组合进行数据展示。
为什么要做数据可视化？
你难道不欣赏折线图那婀娜多姿的曲线？柱状图那美丽的大长腿？
美丽！
直观！
有魅力，吸引人眼球。
好吧~
其实，就是密密麻麻的数据可读性较差并且毫无重点，而数据可视化更加直观有意义，更能帮助数据更易被人们理解和接受。
都说数据可视化难，难在哪？
好的产品体验不是一件容易的事情，是专业的产品经理、UE、UI完美配合的产物。同样，做好数据可视化也不容易，需要具备一定的数据分析能力、熟练使用可视化工具、较好的美术素养、良好的用户体验感，并且还能够与受众进行换位审视。总得来说，扎实的理论结合大量的实践磨炼，把理论固化成自我认知。
这时候就要推荐亿信华辰的数据可视化工具了。小到一张数据报表，大到一块数据大屏，有了工具当然事半功倍。
数据可视化在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用，如集团展览中心——用作政府和客户参观使用；城市交通管控中心——交通警务运营监控；证券交易大厅——实时股票交易情况；老板的办公室——领导驾驶舱。
领导驾辩亮驶舱：最懂老板的需求
领导驾驶舱，顾名思义就是让boss们对企业的管理能够找到在飞机或汽车驾驶舱里面的驾驶感觉，即为高层管理层提供让灶纤的“一站式”决策支持的管理信息中心系统。
亿信BI效果图-公司简介
亿信BI可以协助用户将关键的业务指标放在一个统一的界面中呈现给决策者，并可以实现统计图的钻取、切片等操作，直观的展现个性的视角，全方位支撑领导决策。
亿信BI效果图-零售行业
零售行业领导驾驶舱，可实时查看运营状况、销售额情况、风险状况，通过库存预警可以随时查看库存是否充足。还支持钻取功能，即同一张报表可以下钻查看明细数据或者切片换个角度查看数据。
亿信BI效果图-金融行业
如此小清新的配色有没有眼前一亮，小亿超喜欢的，默默给我们的产品小哥哥小姐姐疯狂打电话！
亿信BI效果图-IT行业
IT行业领导驾驶舱中显示实时监测状态,方便随时查看机房运营情况，并有故障报警。领导可实时查看机房内存容量、利用率问题等，对机房运营实时掌握。
3D可视化：前所未有的视觉冲击
有人说,现在已经进入“读图时代”,对于枯燥严谨数据中心管理来说,我们已经开始进入了3D可视化时代。
3D中国地图可以清晰的展示出各省之间的数据差异，因此3D中国地图一般用于展示一些以省级进行汇总的数据，例如全国各省房价指数展示：
而立体地球则是非常好的跨区域的基于地理信息的数据载体。相对于平面地图，3D地球更加生动，表现力也更强。
亿信BI中的3D地球分为渲染地图、标点地图和流向图，其中流向图一般用于展示全球范围内的资源流动情况。
用亿信BI就能做坦仿出高颜值的报表，领导再也没有吐槽报表丑，马上升职加薪走上人生高峰。
‘肆’ 如何利用数据分析股票走势呢
经验。。。老实说它们都不能保证什么。。。只能做参考和坚定你买入卖出信心
因为它们出自实际的股票走势，指标给出的判断标准则基于过去出现类似形态图形时后市表现，总有例外发生。。。
那MACD中除了表示强弱的红绿条外，还有一根黄线和一根白线，他们分别是起什么作用的呢？
这个问题多看图很快就会明白了，图形左上角一般有指标名如MACD，然后是参数后面就是DIF和DEA（有些软件叫法不一样），这些代码后面会跟数字每天随股票走势不同数值也会变化，黄线白线就是把每天这些变化的数值标识然后连上，通过这两根线的变化根据经验判断股价未来可能的变化。。。
一条快线一条慢线，向上相交形成金叉更大可能会涨，向下相交形成死叉更大可能会跌，红绿条是两线差的两倍，金叉中为红死叉后为绿
默认参数为9，短线改3或5，中长线改60或90可过滤假信号
◆KDJ KD 用法和MACD类似部分有三条线多个J线，KD两个值小于15显金叉买入高于80死叉卖出
默认参数为9，可以提高参数过滤掉假信号，做超短线则改小到3或5
◆MA 均价（20日就是把前面20天收盘价加上除20）
很有用也很没用，有人说突破120日均价买入破卖出，也有人说三日破五日卖出，上破60日就买入。。。看你自己了，都有成功和失败例子。。。
参数自定主要3、5、10、20、30、60、120
参数越大看上去更安全但也更没效率，设的参数小的持股时间控制好风险更大些但能把握住短线机会。。。
我还常用CCI和威廉指标
CCI越低越安全，跌破-250后再上破-250买入或强势股上破100买入
威廉，一般是越高越买越低卖，比如下破90买入，上破10卖出
其它指标看看但不多参考，好的指标一两个就可以了，太多了会让你无法决定
‘伍’ 什么是数据可视化有什么作用
数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
数据可视化的优势
1、传递速度快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
2、数据显示的多维歼州性
在可视化的分析下，数据将每皮改纯一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
3、更直观的展示信息
大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。
4、大脑记忆能力的限制。
实际上我们在观察燃咐物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。
‘陆’ 怎样用EXCEL分析股票
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‘柒’ 数据可视化分析的几种展现形式
随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
散点图
散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。
折线图
当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量弊雀饥的变化。使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。
直方图
直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。查看下面我们以频率和IQ做的直方图。我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。我们也可以看到它呈正态分布。使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而岁散当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看租返清真正发生了什么变得困难。
柱状图
当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小);分类也很容易划分和用颜色进行编码。我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。
箱形图
我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?
这就是箱形图所适合干的事情了。箱形图给我们提供了上面所有的信息。昌平镇电脑培训认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。
‘捌’ 数据可视化是什么啊怎么做
何为数据可视化?
这里主要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图不在范围内)。
数据可视化就是承接数据分析之后的数据展示，包括图表设计、动效组合，形成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成大屏……
数据可视化的功能主要体现在两个方面：一是数据展示;二是业务分析。数据展示很好理解，就是将已知的数据或数据分析结果通过可视化图表的方式进行展示，形成报表、看板、dashboard、甚至配合现在流行的大屏展示技术，数据展示的方式也越来越为人所接受和欢迎。业务分析就是在看到图表、dashboard、大屏之后，将所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持。
数据可视化的工具
对于数据可视化，有诸多工具，如：
1、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分强大。
2、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，对于日常的报表制作，易学实用。
3、可视化BI类：比如cognos、tableau等，更直接地针对业务分析。
以上，前两者是纯粹的可视化图标，后两者涵盖从数据采集、分析、管理、挖掘、可视化在内的一系列复杂数据处理。
如何实现可靠的数据可视化?
数据可视化最终还要回归到“阅读者”，通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。
1、谁是可视化的受益者
无论你在做一份传统的报表，汇报的PPT还是其他，首先需要搞清楚这是给谁看的，他需要了解哪些事项，关注那些指标，在决策过程中会如何利用你展示的信息和数据，一句话概括就是搞清楚数据分析工作的目标，这一张报表是用来做什么的。后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容，之后都是要紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2、梳理指标体系
数据可视化是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率….
可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓….
【指标体系分享】
如何针对业务场景做数据分析-零售业管理指标
数据化管理的指标体系大全(一)，店铺与销售
数据化管理的指标体系大全(二)，商品、电商、战略决策
分析生产和库存，靠这一套指标就够了!
将数据可视化与业务方案结合起来
‘玖’ 什么是数据可视化
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
作用：
1、让数据分析更加便捷，在大数据分析工具重，数据的最终结果是图表形式，除了锋稿可以展示还可以挖掘。
2、握猛让数据展现更加直进行展示观，数据可视化能够让人们对数段基桥据处理中对已知的数据通过可视化的方式。
3、为企业提供决策寒武纪大数据致力于线下场景数据采集，数据分析清洗，为企业精准营销。