1. 数据可视化经典案例
确定数据可视化的主题
提炼可视化主题的数据
根据数据关系确定图表
进行可视化布局及设计
2. 数据可视化经典案例分析
可视化图表可以帮助您直观、清晰地展示数据分析结果。
Quick BI提供了40余种图表样式，覆盖了指标、表格、趋势、比较、分布、关系、空间、时序8个分析大类，同时支持自定义图表类型，可以满足灵活多样的可视化分析需求。
3. 大数据可视化应用典型案例
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。
4. 数据可视化应用案例
数据可视化方法：
一、尺寸可视化
这是对于图形类的数据可视化结果来说，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之间不一样的对比，一般采用数据尺寸可视化的效果，会让观看者更加可以一目了然的看到数据结果，但是做类似的数据可视化结果的时候，还是要注意数据的精确度和图形的准确度。例如一些网站的用户评价的分析以及企业的信用等级分析等经常使用到这一类的图形效果。
二、颜色可视化
及时利用不同的颜色来表达不一样的指标或者是颜色的深浅来表示强弱的效果，颜色的可视化的使用过程中，对颜色的配色方案的使用也是很重要的，颜色的可视化是比较常用的方法，凸显的效果也比较明显，可视化效果比较明显的话，数据结果的说服力也强。
三、图形可视化
这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。
四、空间可视化
主要是结合地理位置的数据，一般会搭配地图使用，空间可视化一般可以和颜色可视化等结合使用，让用户对应于整体的一些情况有直观的了解，同时用户也可以直接点击某一个具体的位置来查看详细的数据。
五、概念可视化
主要是针对一些比较抽象的数据结果概念本身是一个抽象的实物，怎么让用户可以更加容易的了解数据的结果，数据可视化咋这个使用过程就很重要了，通过抽闲概念的转化，使得数据结果更容易理解。
5. 数据可视化经典案例分享
具体的方法/步骤：
1/6打开Excel进行构建一些数据。把最后一列数据进行可视化。
2/6在这最后一列的下面添加一个数据100%。数据作为参考。
3/6将最后一列数据包括参考值一起选中。
4/6在顶部的菜单栏中选择条件格式，在伽利略中点击数据条，选择一个渐变颜色。
5/6就可以看到最后一列数据已经是格式化，看起来非常的直观明，选中最后一行，将最后一行进行隐藏。
6/6隐藏最后一行之后，数据可视化操作就结束。
6. 数据可视化的经典案例
数据毫无疑问是非常有用的，但是现如今有太多的数据包围着我们。我们想快速地了解我们正在查看的内容以及弄清数据的意义所在。要做到这一点，运用视觉信息是最好的办法。记住：一图胜千言。如何最好地显示数据，这里有一些方法可以告诉你。
地图
多个世纪以来，地图一直用于从视觉角度表明数据。你可以简单看一眼地图，快速了解一个城市、国家或整个地球的物理空间构成。这种理解至少是基本层面上的。
但是它们也可以变得复杂。交互式地图允许读者点击并深入掌控多层次的细节。热力图可以通过颜色强度来证明特定度量(如人口密度或病毒案例的数量)的分布。
这一张显示了2016年美国总统选举的结果，着色根据获奖候选人的投票比例。
条形图
我们使用它们来比较简单的数据。对大数据，我们同样可以。条形图根据条块的长度或高度显示变量的值。条形图可以是单个的、分组的(也称为聚类的，表示每个变量类别中的多个项目的值)、堆叠的(也称为复合，显示整体的比例)。大多数时候，这种格式应该按照大小排序，除非是表现变量值随着时间的推移而变化。
折线图
基本的折线图表示数据随时间的变化。在一段时间内绘制单个数据点，并将其通过直线连接起来。所得到的线条是随时间变化而产生的变化的形象化表达，并且显示变量的波动性、趋势、加速度(峰值)和减速度(谷值)等数据特征。
你也可以通过线形图来比较同一时间段内的不同变量，这需要给不同变量(线条)以不同颜色。不要在坐标图中使用太多线条，或者也不要让最大的数据值超出你的坐标轴。
下图是关于线形图的一个经典例子，奥运会曲棍球决赛与加拿大埃德蒙顿地区水资源使用的直接影响。在比赛间隙人们冲厕所时出现峰值，比赛重要时刻则出现低谷。
散点图
这类图需要两个变量，自变量(X)和因变量(Y)，并且二者的关系可能是正相关、负相关或无关系，你只需把它想成一个没有线条的线形图。
需要足够多的数据点(需要很多)，和一条概括性的趋势线。初步来看，散点图能够展示不同数据点之间的既有联系。
以下这个图表，人均GDP与预期寿命成正比，随着时间推移，人们预期寿命变长，这个相关关系依然存在。
信息图表
它可能是目前最流行的数据可视化展示工具。许多人喜欢并在社交媒体上分享的信息图表内容会比分享其他内容多3倍。
把你的研究成果进行可视化的展示，把观点有逻辑地进行连接，并把它们结合到一块，你就创造了一些他人能理解的东西。简而言之，信息图表能得到结果，花时间和精力去创造一个受关注的图表是值得的。
饼状图
说实话，其实有很多人讨厌饼状图，“在与数据可视化历史的有关发展中，饼状图很容易成为最糟糕的传递信息的方式”，但公平来讲，一切都在于你如何使用。
限制扇形的数量，并且在正确条件下使用它吧。
什么是正确的饼状图使用条件?是这些：
每一部分相加构成100%;
显示扇形大小的差异(24%的切片和26%的切片的大小变化程度看起来几乎相同)
仅使用一个饼图，不进行饼图间的比较
请记住，在12点处放置最大的扇形。
时间线
时间线能够展示特定时间段内的事件。画一条线，标出起点和终点并且添加这两个时点间所发生过的主要事件。然后时间线图就完成了。不管是公司、工厂的历史，或是生产的类产品的历史，时间线都可以实现，清晰易懂。
词云
词云是将一个文本块中词(或短语)的规模和其使用频率联系起来，以此显示一篇文章中其出现的频率。文字在云中所占空间越大，它在一篇文章中也就越频繁出现。
下图的文字云基于《独立宣言》文本而生成。
树状图
当你想很轻易地解释一种层级(阶级)关系，或是多个步骤，树状图可能是合适的方法(比如家谱图)。
正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。
福利来啦!
为了更方便大家上手制作好看的图表，小镝也精心挑选了一些好用的可视化工具，赶紧收藏起来吧!
silk– 针对于互动式表格或地图
tableau – 一种可以帮你制作散点图，柱状图，地图和其他内容的工具
Datawrapper – 一个开源工具; 让您轻松创建可嵌入的图表
Chartio – 组合数据源并从平台本身执行查询
Timeline – 创建美观的交互式时间线
Plotly– 包含2D和3D表格Chart.js –回馈式，平面设计Exhibit – MIT设计，能让你创建交互式地图和其它可视化工具MyHeatMap –使热力图创建变得容易Google Charts –一整套数据可视化集，由Google用户提供
镝数(www.dydata.io)——国内做图表，找数据，看故事的一站式数据可视化制作平台，无论多小白的你，都可以立马变身可视化大神啦!
7. 数据可视化 案例
将数据利用可以看到的图表或者图形进行呈现，是最能够让用户对数据产生直观印象的方式，也是提高经营管理效率的有效手段。那么，作为完成这一作业的数据可视化模式，其特点和应用形式到底有哪些内容呢？下面，就让我们一起来了解一下吧。
第一、数据可视化的特点
1、多维性
通过数据可视化的呈现，能够清楚对数据的变量或者多个属性进行标识，并且所使用的数据可以根据每一维的量值来进行显示、组合、排序与分类。
2、交互性
进行数据可视化操作的时候，用户可以利用交互的方式来对数据进行有效的开发和管理。
3、可视性
由于通过动画、三维立体、二维图形、曲线和图像来对数据进行显示，这样就可以对数据的相互关系以及模式来进行可视化分析。
第二、数据可视化的应用形式
1、图表
一般情况下，图表作为经常被人们所使用的形式通常为二维或三维图形，这样的数据可视化应用形式最要作用，就是对大数据的分布以及数据发展的趋势进行有效的呈现。一般在财务工作中会经常看到图表。
2、地图
作为表达数据的另一种手段，地图的存在很好的进行了对数据的可视化操作，并且，地图将技术方面的优势充分体现了出来，还将地理信息完成的呈现出来。这样的数据可视化形式，通常会被应用于具有地域性因素的报表之中。
3、数据条
数据条通常都会与文本一起呈现数据分析的概况，这样的表现形式能够充分的让用户对数据，进行更多角度的观察，从而能够达到掌握数据的本质与趋势。
4、迷你图
迷你图用以表达数据的最小值和最大值，是最为直观的一种数据可视化表现形式，通常在信息共享的过程中使用得到。
通过以上内容的介绍，相信大家对于数据可视化的特点及其应用形式，就有了足够的了解和认识，以便更好的进行应用。