数据可视化3个层次（数据可视化三大原则）

数据可视化设计框架中的四个层次分别是什么

1、数据可视化设计框架通常包括以下四个层次，用于帮助组织和理解数据，以便更好地传达信息：数据层：数据层是数据可视化的基础，包括收集、整理和准备数据的过程。在这个层次上，关注数据的来源、数据的准确性和完整性。图形映射层：图形映射层关注将数据映射到可视化元素（如图表、图形、地图等）的过程。

2、关联指标设计，就是相关的关联设计包括数据逻辑关系。横纵关系，指标设计对于数据的深层次分析是很重要的，指标之间有没有很强的关联性，也关系到数据分析的结果。

3、信息可视化以认知心理学和图形设计为基础，可视化的数据来源分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。比如，各种各样数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在，这已经发展成为了一门独立的学科，也就是信息可视化。

4、差别在于， 堆叠面积图的 x 轴是连续数据（如时间），堆叠柱状图的 x 轴是分类数据 。此案例中的 x 轴是非连续的分类数据，因此用 B 方案更适合。 累计增减 – 瀑布图 若想表达两个数据点间数量的演变过程，可使用瀑布图。 开始的一个值，在经过不断的加减后，得到一个值 。

数据可视化的三要素

数据可视化的三要素是：数据、视觉元素和故事。 数据 数据是可视化的基础。没有数据，就没有可视化的对象。数据的来源、质量和结构对可视化结果有重要影响。在选择数据时，需要考虑数据的代表性、准确性和完整性。

它由三要素构成：边（数据桥梁），流量（数值的脉动），以及支点（分类的基石）。边的宽度，如同能量的桥梁，宽度越宽，流量越大，且遵循着“能量守恒”的自然法则，使最细微的差别也清晰可见。

数据创新的三要素是：数据资源、技术创新、应用场景。首先，数据资源是数据创新的基础。在数字化时代，数据已经成为一种重要的资产，它们蕴含着丰富的信息和潜在的价值。数据资源不仅包括企业内部运营数据，如销售记录、客户资料等，还包括外部市场数据、公共数据等。

excel的三要素是工作薄、工作表和单元格。工作簿 使用Excel程序软件制作成的文件叫工作簿。也就是说，一个Excel文件就叫一个工作簿。Excel2003以前的版本工作簿扩展名是XLS。Excel2003以上版本即Excel200excel20Excel2013以及Excel2016工作簿的默认扩展名是XLSX。

如何创作与众不同的图表──数据可视化

1、适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

2、比如滚动报表图。传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据，除非编写大量的js代码，对一般人来说就只能望洋兴叹。

3、选择合适的可视化工具或库：根据数据类型和需要展示的信息类型，选择合适的可视化工具或编程库。

数据可视化的功能设计的3个方面

关联指标设计，就是相关的关联设计包括数据逻辑关系。横纵关系，指标设计对于数据的深层次分析是很重要的，指标之间有没有很强的关联性，也关系到数据分析的结果。

数据可视化的三要素是：数据、视觉元素和故事。 数据 数据是可视化的基础。没有数据，就没有可视化的对象。数据的来源、质量和结构对可视化结果有重要影响。在选择数据时，需要考虑数据的代表性、准确性和完整性。

暗色背景通常用高饱和高明度的颜色，对比暗色背景更能聚焦视觉，突出数据可视化的表现，亮丽的色彩能够让数据可视化设计的更加绚丽。数据可视化大屏设计慎用大面积的渐变色，小面积可尝试，一般大屏都是拼接屏，品牌不一样色差会表现不一，所以初稿出来后可以先去大屏上看下效果。

图表展示：使用条形图、折线图、饼图等图表形式展示数据的分布和趋势。数据比较：通过可视化手段比较不同数据集之间的差异和相似性。趋势分析：展示数据随时间变化的趋势，帮助预测未来走势。交互性：允许用户通过点击、拖拽等操作与图表进行交互，以获取更多信息。

数据可视化设计框架通常包括以下四个层次，用于帮助组织和理解数据，以便更好地传达信息：数据层：数据层是数据可视化的基础，包括收集、整理和准备数据的过程。在这个层次上，关注数据的来源、数据的准确性和完整性。图形映射层：图形映射层关注将数据映射到可视化元素（如图表、图形、地图等）的过程。

数据可视化的概念

数据可视化系统并不是为了展示用户的已知的数据之间的规律，而是为了帮助用户通过认知数据，有新的发现，发现这些数据所反映的实质。大数据可视化的基本概念1） 数据空间。由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。2） 数据开发。利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。

数据可视化技术是一种利用图形图像来表示复杂数据集，进而揭示其中潜在信息的处理方法。它将大型数据集转换为直观的视觉表示，帮助用户从多角度、多侧面理解和分析数据。数据可视化技术的核心概念包括数据空间、数据开发、数据分析与数据可视化。

数据可视化是什么意思 数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。 狭义上的数字可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

以下是详细的解释： 可视化的基本含义 可视化是一个将数据转化为视觉形式的过程。它利用计算机生成的图形、图像、动画等视觉元素，将抽象的数据转换为直观的信息，帮助人们更好地理解、分析和展示数据。在各个领域，如科学计算、数据分析、产品设计等，可视化都是一项重要的技术手段。

数据可视化的三种类型

数据可视化是一种将复杂数据转换为易于理解图形表示的艺术。在此领域，有三种主要的类型，它们分别是： 折线图：折线图是追踪数据随时间变化的经典工具。它通过在水平轴上表示时间刻度，在垂直轴上表示数据值，来展示数据随时间的趋势。这种图表特别适合于表现时间序列数据。

数据可视化的三种类型有： 折线图：折线图是一种最常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。 柱状图：柱状图是一种常用的数据可视化方式，它可以用来表示不同分组之间的数值差异。

根据查询光明教育网显示，科学可视化：科学可视化是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注的是三维现象的可视化。信息可视化：信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。