「股票002213」股票数据可视化——20个小技术,让数据可视化图表更业余!
后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文顶部 |
股票市场是一个充溢机会微风险之处,天天都无数以万计的股票正在买卖。关于投资者来讲,抉择一只好的股票长短常首要的,由于这关系到他们的投资报答率微风险接受才能。明天本站财识给各人带来无关股票数据可视化的内容,如下对于股票数据可视化——20个小技术,让数据可视化图表更业余!的观念心愿能协助到您找到想要的谜底。
本文分为如下多个相干解答:
一、20个小技术,让数据可视化图表更业余!二、数据可视化是甚么啊?怎样做?三、数据可视化年夜屏的前景若何20个小技术,让数据可视化图表更业余!
最好谜底数据可视化是数据展现的常见形式,所谓一图抵千言,好的图表能高效通报信息,让观众了如指掌,差的图表往往会没有知所云。
人类年夜脑的一半齐全是用于解决可视化信息的。当你给用户展现一张信息图的时分,你曾经以年夜脑的最年夜带宽门路正在影响他了。
一张设计优异的数据可视化图能即时给予观者粗浅的印象,并能穿透一个复杂故事的杂乱直抵成绩的外围。
家喻户晓,纽约时报的可视化图表十分业余,既能论述现实,也没有失简约雅观。
作为一般人,其实只需恪守一些设计规定,加之一点审美训练,也能制造出业余的可视化图表。
此次给各人引见20个图表制造进程中有用的办法以及规定。
谬误的图表类型会招致混杂视听,一样的数据集能够抉择多种图表类型,但各人要留意鉴别用法。
你想要给观众展现甚么,这是最首要的抉择根据,上面给各人罗列了的十几种图表类型。
绘制程度条形图时,正在Y轴左侧绘制负值,正在Y轴右侧绘制正值,没有要把正负值绘制到轴同一侧。
垂直柱状图同理。
截断Y轴会招致表白失真。正在上面的示例中,查看左侧的图表,能够很快患上出论断,值B比D年夜3倍,而实际上差别要小患上多。
从0基线开端可确保用户取得更精确的数据表白。
关于折线图,假如始终将Y轴比例限度为从0开端可能会使图表过于平整,无奈表白趋向变动。
因为折线图的次要指标是示意趋向,比拟正当的是依据数据范畴调整比例,放弃折线上下高度盘踞Y轴范畴的三分之二。
折线图是由线衔接的“标志”组成,通常可用于表白工夫序列变动。
过后间距离很小,且工夫点较多时,折线是一种十分好的展现变动的形式,比方股票分钟线。
但若工夫点比拟希罕,且工夫距离年夜,最佳是应用柱状图来展现,比方月销质变化。由于此状况下折线图容易招致混杂。
滑润圆滑的折线图可能正在视觉上使人愉悦,但它们扭曲了面前的实际数据,并且过粗的线条掩饰笼罩了真实的“标志”地位。
普通状况下,为了节流可视化空间,当有两个数据系列具备相反的怀抱但巨细没有同时,可能偏向于应用双轴图表。
但双轴图表不只难以浏览,并且还会误导观众,认为代表了2个数据系列之间的比拟。
年夜少数用户没有会亲密存眷双轴比例差别,只是阅读图表,可能患上犯错误的论断。
饼图是最受欢送且常常被误用的图表之一。
正在年夜少数状况下,条形图是更好的抉择。然而,假如非要应用饼图,需求留意如下几个点:
不适当的标签,无论图表多难看——它都简直不意思。
间接正在图表上标志对一切查看者都十分有协助,由于了如指掌,更节流工夫。
查看图例需求破费不少工夫,普通观众没有会细心去比照图例以及图表的颜色。
将值放正在切片之上可能会招致多个成绩,可读性差,薄切片无奈标注等。
更好的做法是,为每一个数据标签增加带有明晰指向的玄色标签。
假如饼图切片巨细无程序,则很难了解表白的内容。
以是饼图切片需求以肯定规定排序,普通是将最年夜的切片放正在12点钟地位,而后按顺时针标的目的降序搁置下一个切片。
柱状图排序也要防止随机性,依照肯定规定排序会愈加明晰易读。
将最年夜值放正在顶部(关于程度条形图)或左侧(关于垂直条形图),以确保最首要的值盘踞最突出的空间,缩小眼球静止以及浏览图表所需的工夫。
当咱们去掉饼图两头局部并创立一个圆环图时,咱们能够腾出空间来显示额定的信息,但若宽渡过窄,它会使图表变患上很难浏览。
不用要的款式不只会扩散留意力,还可能招致对数据的曲解,让用户孕育发生谬误印象。
应该防止如下几种:
颜色是无效数据可视化的一个组成局部,正在设计时思考这3种调色板类型:
钻研数据标明,约莫每一12集体中就有1人是色盲。图表只有正在宽泛的受众能够拜访时,能力最年夜化它的代价。
以是正在配色时留意如下几个方面:
确保排版精确转达信息,并协助用户专一于数据,而没有是扩散留意力。
留意如下几点:
标签太长时没有要应用旋转角度,而是用程度条形图来表白,这个简略的技术将确保用户可以更无效地寓目图表。
假如你想向Web以及APP名目增加交互式图表,将应用甚么图表库?
如今有不少业余的图标库可供抉择,比方echarts、highcharts等。
图表库蕴含了许多后面提到的交互以及规定。基于界说的库进行设计将确保易于施行,并为你提供年夜量交互设法主意。
经过更改参数、可视化类型、工夫线协助用户进行探究,可交互式图表能更无效的猎取有用的信息。
好的数据可视化图表会正在你的脑海里久久留下对于现实、趋向或许进程的心思模子。
图表制造其实不难,但好的图表需求留意不少细节,防止弄巧成拙、矫枉过正。
数据可视化是甚么啊?怎样做?
最好谜底作甚数据可视化
这里次要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图没有正在范畴内)。
数据可视化就是承接数据剖析之后的数据展现,包罗图表设计、动效组合,构成二维图表,三维视图、联动钻取,搭配成年夜屏……
数据可视化的性能次要表现正在两个方面:一是数据展现;二是营业剖析。数据展现很好了解,就是将已知的数据或数据剖析后果经过可视化图表的形式进行展现,构成报表、看板、dashboard、乃至合营如今盛行的年夜屏展现技巧,数据展现的形式也愈来愈为人所承受以及欢送。营业剖析就是正在看到图表、dashboard、年夜屏之后,将所剖析的怀抱以及数占有效地转化为有贸易代价的见地,使其可以为基于现实所做的决议计划提供支持。
数据可视化的对象
关于数据可视化,有诸多对象,如:
一、图表类插件:ECharts、Highcharts、D3js等性能都非常弱小。
二、数据报表类:Excel、金蝶、FineReport等,关于一样平常的报表制造,易学适用。
三、可视化BI类:比方cognos、tableau等,更间接地针对营业剖析。
,前二者是纯正的可视化图标,后二者涵盖从数据采集、剖析、治理、发掘、可视化正在内的一系列复杂数据解决。
若何完成牢靠的数据可视化
数据可视化终极还要回归到“浏览者”,经过通报有指向性的数据,找出成绩所正在,制订正确决议计划。以是数据的代价没有正在于被看到,而正在于看到之后所惹起的考虑以及举动。
这里,企业内数据还没有同于一般的使用数据,它们年夜多没有是经过算法顺序间接孕育发生代价使用于用户,而是经过正当的展现以及剖析,再经使用者或治理者考虑以及判别,最初采取举动,从而施展代价。
一、谁是可视化的受害者
无论你正在做一份传统的报表,报告请示的PPT仍是其余,起首需求搞分明这是给谁看的,他需求理解哪些事项,存眷那些目标,正在决议计划进程中会若何行使你展现的信息以及数据,一句话归纳综合就是搞分明数据剖析工作的指标,这一张报表是用来做甚么的。后续的数据剖析工作以及剖析陈诉里所要出现的全副内容,之后都是要牢牢环抱着这个指标主题而效劳的。
二、梳理目标体系
数据可视化是要讲冗杂的各条数据,梳理成目标,环抱每一个营业财政、发卖、供给链、消费等构成目标体系,最初经过可视化的形式展示,比方回款率、收益效率….
能够说,数据剖析工作能否胜利,大要就正在目标的梳理。这个工作需求数据中心的职员或许BI组的职员深化营业一线去调研需要,拉来数据,建好数仓….
【目标体系分享】
若何针对营业场景做数据剖析-批发业治理目标
数据化治理的目标体系年夜全(一),店肆与发卖
数据化治理的目标体系年夜全(二),商品、电商、策略决议计划
剖析消费以及库存,靠这一套目标就够了!
将数据可视化与营业计划连系起来
数据可视化年夜屏的前景若何
最好谜底数据可视化年夜屏作为一种展现数据的手法,其前景正在很年夜水平上取决于人们对数据的需要以及应用形式。跟着年夜数据时代的降临,数据曾经成为决议计划的要害,而若何无效地展现这些数据就显患上尤其首要。
起首,数据可视化年夜屏的需要在继续增进。这次要源于如下几个缘由:一是跟着企业数字化转型的推动,年夜量的数据需求被整合、剖析以及展现;二是人们对信息猎取的形式在发作变动,更偏向于直观、生动的信息展现形式;三是数据可视化年夜屏可以为企业提供一种全新的、可视化的数据交互形式企业更好天文解以及剖析数据。
其次,数据可视化年夜屏的使用畛域也正在一直扩展。最后,数据可视化年夜屏次要使用于企业的展现以及报告请示,如今则更多地被使用于营业监控、决议计划支持以及数据剖析等畛域。例如,正在金融畛域,数据可视化年夜屏能够及时展现股票行情、买卖数据以及市场趋向;正在交通畛域,数据可视化年夜屏能够展现交通流量、路况信息以及车辆运转情况等。
别的,跟着技巧的倒退,数据可视化年夜屏的体现方式也正在一直丰厚。从最后的动态年夜屏到如今的静态、交互式年夜屏,数据可视化年夜屏的技巧在一直提高。这使患上数据可视化年夜屏可以愈加生动、直观地展现数据,同时也进步了用户与数据的交互体验。
连系我集体的经历来看,数据可视化年夜屏的前景十分广阔。跟着企业对数据的需要一直添加,数据可视化年夜屏将会成为企业展现以及行使数据的首要手法。同时,跟着技巧的一直提高以及使用畛域的一直扩展,数据可视化年夜屏将会正在将来施展愈加首要的作用。
总的来讲,数据可视化年夜屏作为一种展现数据的手法,其前景十分广阔。将来,跟着技巧的一直提高以及使用畛域的一直扩展,数据可视化年夜屏将会正在更多的畛域失去使用以及推行。
置信对于股票数据可视化的常识,你都吸取了很多,也晓得正在面对相似成绩时,应该怎样做。假如还想理解其余信息,欢送点击本站财识的其余栏目。
后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 |
已有条评论,欢迎点评!