Big 数据高速发展的时代，数据分析驱动商业决策。对于庞大、无序、复杂的数据，如果处理不当，其价值就体现不出来。想象一下没有图片的教材。没有图表、图形、插图或带有箭头和标签的流程图，主题会变得更加难以理解。人类生来就是视觉动物，视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人发现都非常重要。工作中可能会接触到很多业务数据，需要在总结报告中呈现。俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离呢？
让老板同意你的报告计划怎么样？数据可视化主要是为了清晰有效地传达和交流信息，借助图形手段有效地传达思想和概念。美学形式和功能需要齐头并进，通过直观地传达关键方面和特征，才能实现对相当稀疏复杂的数据 set的深入洞察。因此，在设计过程中，每一个选择最终都应该基于读者的体验，而不是图表制作者个人。
5、会使用图表( 数据可视化数据 Chart是数据的常见视觉表达，是数据 information的二次生产加工，可以帮助你理解数据 information，获得洞察力。可见于工作报告、产品设计、后台管理设计方案及其数据大屏。众所周知，在具体工作中，我发现很多刚入行的室内设计师对图表设计的掌握并不全面。另外，市面上针对这些方面的资料都比较分散，无法成为一个管理系统。
一、-2/图表1的构成。数据 Chart的构成我们拆解数据 Chart的结构后会发现，a数据Chart是由许多微小的预制构件组成的，这些构件都有自己的名字。在正常应用的整个过程中，会根据场景对一些预制元素进行修饰和裁剪，以减少剩余的信息量，并使用最合适的数据information ink ratio(data ink ratio)来帮助客户快速实现整体目标，在至少_ _ _的时间内获取大量的信息量。
6、BI 数据分析系统做出来的 数据可视化效果好不?在BI 数据分析系统中，可以通过仪表盘、柱状图、折线图以及各种图表，以更通俗易懂的方式解读数据之间的复杂关系和发展趋势，从而更好地利用数据。化繁为简，达到数据更直观方便阅读的效果。人的创造力不仅取决于逻辑思维，还取决于形象思维。数据如果能够将其转化为图像，可以在逻辑思维的基础上进一步激发人的图像思维，帮助用户理解数据之间的隐藏规律，为决策提供最优支持。
数据 Center是BI的支撑，是分析海量数据的核心物理框架。可以形象地理解为语义格式一致的多源数据存储中心。数据来源可以是来自各种平台的系统，如企业内部的客户关系管理系统(CRM)、供应链管理系统(SCM)和企业资源计划系统(ERP)，也可以是外部系统和分散的/12344。提取数据后，通过清洗、转换、整合，将各个系统的信息孤岛打通，加载到数据 center中。
7、大 数据分析,大 数据开发, 数据挖掘所用到技术和工具?Da 数据分析是一个广义的术语，意思是数据集。它是如此庞大和复杂，以至于他们需要专门设计的硬件和软件工具来处理它。数据 set通常大小为万亿或EB。这些数据集合从各种来源收集:传感器、气候信息、公开信息，例如杂志、报纸和文章。分析生成的其他示例包括购买交易记录、在线日志、医疗记录、军事监控、视频和图像文件以及大规模电子商务。大数据分析，他们对企业的影响有很高的兴趣。
1.Hadoop是一个开源框架，允许大数据在整个集群中简单编程模型计算机的分布式环境中存储和处理。它的目的是从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都可以提供本地计算和存储，Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的，Hadoop是可靠的。即使计算元素和存储发生故障，它也会维护数据的多个副本，以确保可以为故障节点重新分配处理。
