数据可视化分析要点详解

　　这篇文章讲述了数据库相关知识技术之怎样具体的体现出数据价值表现，跟数据有关， 近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。本篇文章讲述了如何让你轻松的认识并读懂数据可视化，想知道怎样轻松的认识并了解数据可视化相关知识吗？那么快认真阅读本篇文章吧!

　　事实表明，大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。可以说数据分析是决策过程中的决定性因素，也是大数据时代发挥数据价值的最关键环节。 在这一方面，凭借着卓越的实际表现与易于上手的学习曲线，Javascript在开发者中获得了极高人气。事实上，多家巨头级企业已经在利用这款编程语言进行基于Web的数据分析工作。Twitter、Facebook乃至领英都在利用基于java的框架作为其数据工程基础设施的标准语言选项。

　　在本文中，我们将共同了解四款出色的JavaScript库，其能够帮助大家更为轻松地完成数据分析与可视化工作。分析方法有两种，在此先说一下：

　　1、列表法将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。2、作图法作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果(如直线的斜率和截距值等)，读出没有进行观测的对应点(内插法)或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点(外推法)。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1/T为横轴画图，则为一条直线。

　　1. Data-Driven-Documents (D3.js)

　　在讨论JavaScript数据分析时忽略掉Data-Driven-Documents (D3)，就如同在谈论微软时忽略掉其操作系统一样。

　　Data-Driven-Documents，亦被称为D3.js，是一套利用DOM对象实现数据操作的JavaScript库。其能够将任意数据绑定至文档对象模型(简称DOM)当中，并利用HTML、SVG与CSS渲染将其转化为有意义信息。

　　D3的核心在于利用由Web标准实现的灵活性进行基于Web的数据分析与可视化处理，且可充分利用现代浏览器的全部能力而不必绑定至专有框架。它能够以无缝化方式将数据驱动型方案同DOM操作以及强大的可视化功能加以结合。

　　为何出色?

　　强大的数据可视化能力是D3的最大优势。这并不是那种只能支持特定待使用图表与图形的整体式框架。事实上，它甚至不要求用户使用特定框架，意味着我们可以更为轻松地利用其在HTML之上实现各类极具创意的复杂且交互式可视化元素。另外，其能够处理多种输入数据格式，包括XML、CSV与JSON。

　　2. Aperture JS

　　Aperture JS是一套强大、敏捷且可扩展的JavaScript库，用于创建可扩展可视化成果以实现数据分析。其拥有独一无二的分层式可视化方案。其极具轻量化特性，但同时又提供多种丰富功能。

　　Aperture的强大API能够适应任何类型的数据源。视觉映射机制使其能够轻松将原始数据转换为各类交互式可视形式。输出结果可渲染为SVG格式以供网络浏览器查看。除了兼容一切现代浏览器外，其甚至能够通过VML渲染支持较早的IE版本(IE 7/8)。

　　为何出色?

　　Aperture vizlets(可视化格式)天然适合移动浏览器，且可轻松嵌入至基于Web的客户端框架。凭借着这种广泛兼容性带来的扩展能力，其能够提供全交互式用户体验。

　　3. InfoVis

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　　JavaScript InfoVis Toolkit，亦被称为InfoViS，为目前最为出色的交互式数据可视化JavaScript库之一。这是一款基于DOM的操作库，能够支持多种图表/图形类型并包含大量酷炫的动画效果。其支持基于JSON的数据源，并可将其加载并显示为HTML画板元素。

　　为何出色?

　　InfoVis的最大优势在于其独特的可视化类型支持能力——除了条形图、面积图与饼状图外，其还提供更多其它输出形式。最重要的是，大家无需高级脚本知识或者JavaScript经验即可上手使用。通过其中预集成的可视化元素，您可以实现多种高级功能，例如树状图、超树图、RGraph、ForceRedirect以及放射状图等，而无需编写任何代码。

　　4. Cytoscape.js

　　如果大家需要对关系数据进行建模并将其转换为交互式图形，那么Cytoscope.js绝对是最理想的选择。无论您身为JS新手还是老鸟，都能够轻松愉快地利用这款强大的脚本化库完成交互式可视化结果的创建。

　　Cytoscape是一套被广泛用于图形数据分析与可视化的JS库。这款轻量化库完全由JS语言编写而成，允许大家使用丰富的图形格式显示并操作数据。由于基于开源许可(MIT)，其还包含大量与图论理论算法相关的实用函数——包括BFS与PageRank等等。

　　为何出色?

　　除了能够对关系数据进行渲染外，Cytoscape还能够轻松在Node.js上起飞儿以实现服务器端数据分析——这意味着其完全可以作为一套完整的数据分析与可视化工具包。

　　当然，本文提到的还只是众多相关选项中的几种。如果您有志于投身数据分析与可视化这一职业方向，那么不妨从这里入手，逐步完成您的发展梦想，也欢迎随时加入我们，共同学习探讨。

　　数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

　　识别需求识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

　　数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据;③记录表应便于使用; ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

　　大数据时代，最重要的是信息收集，分析和重新整合(应用)，M曾说他从来都很懂得在网络上搜自己需要的信息，而在这种方面我自己非常的缺乏效率。观其原因，私以为应是在思考的逻辑上。用什么方法上溯才能最快的得到最有质量的信息，关键词是什么，如何connect dot，这些都非常重要。当然如果大家想要得到更多相关方面的知识请登录课课家教育平台~