大數據分析圖標

A. 一張圖標如何呈現4種數據分析

B. 一般用哪些工具做大數據圖表分析

大數據圖表分析的工具其實有很多，關鍵要看題主的是在什麼樣的業務場景下。

一般情況下，Excel就可以滿足日常的使用需求，當然前提在於你對Excel足夠熟練。

當然，如果你懂代碼，可以用：Echarts ，如果你懂設計，可以用：Ai。這些都可以做大數據圖表分析出來。

可是從題主的描述中，我看到兩個關鍵詞：數據積累多、領導看。

這就註定了Excel很難擔此重任。所以在製作統計圖表方面，你可能就需要使用一些更為靈活的軟體。

作為業務人員或者分析師，你可能需要用到商業智能類的軟體，比如：永洪BI

對於BI類產品來說，進行大數據圖表分析簡直就是小菜一碟，而永洪BI在國內的廠商中應該是做的最好的了。

進行大數據圖表分析的時候，只需要把數據導入產品中，通過拖拖拽拽就可以生成統計圖表了，而且完全不用擔心數據量大的問題。

以下是幾張有代表性的：

使用BI軟體可以解決統計圖表製作的問題，但是大數據圖表分析的過程中，如何讓圖表表達更清楚的含義，有以下幾個原則可以借鑒：

越簡單越好，專注於表達核心信息；

在需要表達細節的時候，可以放更多的信息；

差異越大越好，這樣會使得你的統計圖表更明顯，易於理解；

C. 用於圖表展示的大數據用什麼分析

大數據可視化分析，大數據魔鏡，國內首款免費大數據可視化分析工具。

還有更多功能，自己去發掘吧。

D. 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

E. 怎麼樣的大數據可視化效果圖才算好看，直觀

對於大數據可視化效果圖的問題，我理解的題主的問題分兩方面：

1、好看

2、直觀

那麼關於大數據可視化效果圖的這個問題，我們就可以分兩部分來說了。

一、好看

其實好看很容易達到，一方面需要合理安排dashboard（儀表盤）中的布局，另一方面需要好看的設計和配色。

比如我們之前一位同事做過的她個人的健身數據分析。通過一張儀表盤，就全面展示出了她近期的健身狀況。

那麼這其中的整體配色就和背景一致，圖形選用的顏色也在一個色系，整體看起來就很舒服。

那從這張圖中，我們其實可以看到4點：

1、合同數量增長了

2、合同數量一直在波動

3、8月份合同數量達到最高點

4、合同數量在8個月里兩次下跌

你想強調的是哪一點？看的人其實並不清楚，你需要選擇其中一點你想表述的主題，作為該圖表的標題。

所以說，我會認為直觀中的「直」指的是信息表達要直接，「觀」是你選擇的圖表要適合你要表達的信息（關於這部分可以看下關於圖表選擇的一篇內容），也就是說並不是你把圖表做出來就結束了，而是你要通過標題、顏色等方式，去強調你想表達的觀點。

在我看來，直觀可能比好看要更重要一些。

F. 5個常用的大數據可視化分析工具

1.Tableau

Tableau 幫助人們快速分析、可視化並分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。數以萬計的用戶使用 Tableau Public 在博客與網站中分享數據。

2.ECharts

Echarts可以運用於散點圖、折線圖、柱狀圖等這些常用的圖表的製作。Echarts的優點在於，文件體積比較小，打包的方式靈活，可以自由選擇你需要的圖表和組件。而且圖表在移動端有良好的自適應效果，還有專為移動端打造的交互體驗。

3.Highcharts

Highcharts的圖表類型是很豐富的，線圖、柱形圖、餅圖、散點圖、儀表圖、雷達圖、熱力圖、混合圖等類型的圖表都可以製作，也可以製作實時更新的曲線圖。

另外，Highcharts是對非商用免費的，對於個人網站，學校網站和非盈利機構，可以不經過授權直接使用 Highcharts 系列軟體。Highcharts還有一個好處在於，它完全基於 HTML5 技術，不需要安裝任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等運行環境，只需要兩個 JS 文件即可使用。

4.魔鏡

魔鏡是中國最流行的大數據可視化分析挖掘平台，幫助企業處理海量數據價值，讓人人都能做數據分析。

魔鏡基礎企業版適用於中小企業內部使用，基礎功能免費，可代替報表工具和傳統BI，使用更簡單化，可視化效果更絢麗易讀。

5.圖表秀

圖表秀的操作簡單易懂， 而且站內包含多種圖表，涉及各行各業的報表數據都可以用圖表秀實現， 支持自由編輯和Excel、csv等表格一鍵導入，同時可以實現多個圖表之間聯動， 使數據在我們的軟體輔助下變的更加生動直觀，是目前國內先進的圖表製作工具。

關於5個常用的大數據可視化分析工具，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

G. 大數據時代下LOGO設計長什麼樣

一款僅僅被堆砌組合的標志設計不一定能夠影響人們的行為，只有被人們深刻記住的標志才可能影響日後的購買消費行為。所以成功的標志設計必須力求給人們留下深刻的記憶。

充分利用logo形象記憶的優勢：要增加觀者的記憶度，可利用形象記憶的方式進行。形象記憶是以直觀的、具體形象為內容的記憶，而直觀的、具體形象一般比抽象的形象更容易記憶。所以，在標志設計中可有意採用寫實或象徵的具體形象進行表達，這樣不僅可以吸引觀者的注意，還可以使人一目瞭然，增加知覺度，提高記憶效果。
減少標志設計中圖案元素的數量：為了使觀者有效地記住品牌標志信息，首先應盡可能地減少記憶內容的數量。由於觀者一般沒有刻意記住品牌商標的動機，對標志的記憶的時間一般也不會超過1分鍾，在這樣短的時間內，材料越少，記憶水平就越高。所以，為了提高觀者對標志的記憶率，在標志設計中，會以以簡潔、鮮明、准確為表達的出發點，令人一目瞭然。
通過深層理解增加記憶：理解是識記信息材料的重要條件。建立在理解基礎上的標志設計，有助於信息材料識別的全面性、准確性和鞏固性，其效果優於單純性的機械識記。這是由於理解能使品牌標志與觀者已有的知識經驗聯系起來，把新信息材料納入已有的知識結構中去，從而能起到潛移默化地加深logo設計的記憶效果。
考慮不同觀者的記憶特點：由於觀者群體是由不同年齡、性別、職業、文化、經歷、生活方式的人群所組成的，在記憶能力、記憶習慣等方面有很大的差別。比如，兒童一般對誇張、形象、活潑、鮮艷的事物容易記憶，而老年人的記憶力往往有明顯的衰退。因此標志設計傳達應考慮不同觀者的記憶特點，針對不同消費群體進行量身設計，才能有效地強化觀者的品牌記憶。
增加刺激素材的視覺組合：要想增加觀者辨認刺激物的興趣，應當設法進行刺激物的視覺組合。如在標志設計中，可採用形意結合、形字結合、形色結合等方法來增加信息的傳遞量。這樣結合的效果等於增加了標志的信息含量，使觀者通過趣味視覺，在分析中加深對標志的印象。
作為一家專業的廣告公司，瑞顏在市場上運作中處理了各種行業風格的圖標應用設計，通過設計師的不斷努力，不僅贏得了很多的老客戶，而且也積累有不斷創新的思想，瑞顏勵志為每一位選擇我們的客戶設計出最具風格的logo圖案。
廣州瑞顏廣告集營銷策劃、品牌咨詢、創意設計、公關執行、影視創作與媒介代理為一體的綜合專業廣告機構，真正做到集策略、創意、執行於一體，始終站在最終顧客的角度，依照客戶的品牌戰略，創造出准確的、極具商業價值的品牌體驗。

H. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標