大数据分析图标

A. 一张图标如何呈现4种数据分析

B. 一般用哪些工具做大数据图表分析

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下。

一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练。

当然，如果你懂代码，可以用：Echarts ，如果你懂设计，可以用：Ai。这些都可以做大数据图表分析出来。

可是从题主的描述中，我看到两个关键词：数据积累多、领导看。

这就注定了Excel很难担此重任。所以在制作统计图表方面，你可能就需要使用一些更为灵活的软件。

作为业务人员或者分析师，你可能需要用到商业智能类的软件，比如：永洪BI

对于BI类产品来说，进行大数据图表分析简直就是小菜一碟，而永洪BI在国内的厂商中应该是做的最好的了。

进行大数据图表分析的时候，只需要把数据导入产品中，通过拖拖拽拽就可以生成统计图表了，而且完全不用担心数据量大的问题。

以下是几张有代表性的：

使用BI软件可以解决统计图表制作的问题，但是大数据图表分析的过程中，如何让图表表达更清楚的含义，有以下几个原则可以借鉴：

越简单越好，专注于表达核心信息；

在需要表达细节的时候，可以放更多的信息；

差异越大越好，这样会使得你的统计图表更明显，易于理解；

C. 用于图表展示的大数据用什么分析

大数据可视化分析，大数据魔镜，国内首款免费大数据可视化分析工具。

还有更多功能，自己去发掘吧。

D. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

E. 怎么样的大数据可视化效果图才算好看，直观

对于大数据可视化效果图的问题，我理解的题主的问题分两方面：

1、好看

2、直观

那么关于大数据可视化效果图的这个问题，我们就可以分两部分来说了。

一、好看

其实好看很容易达到，一方面需要合理安排dashboard（仪表盘）中的布局，另一方面需要好看的设计和配色。

比如我们之前一位同事做过的她个人的健身数据分析。通过一张仪表盘，就全面展示出了她近期的健身状况。

那么这其中的整体配色就和背景一致，图形选用的颜色也在一个色系，整体看起来就很舒服。

那从这张图中，我们其实可以看到4点：

1、合同数量增长了

2、合同数量一直在波动

3、8月份合同数量达到最高点

4、合同数量在8个月里两次下跌

你想强调的是哪一点？看的人其实并不清楚，你需要选择其中一点你想表述的主题，作为该图表的标题。

所以说，我会认为直观中的“直”指的是信息表达要直接，“观”是你选择的图表要适合你要表达的信息（关于这部分可以看下关于图表选择的一篇内容），也就是说并不是你把图表做出来就结束了，而是你要通过标题、颜色等方式，去强调你想表达的观点。

在我看来，直观可能比好看要更重要一些。

F. 5个常用的大数据可视化分析工具

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

2.ECharts

Echarts可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

另外，Highcharts是对非商用免费的，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用 Highcharts 系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于 HTML5 技术，不需要安装任何插件，也不需要配置 PHP、Java 等运行环境，只需要两个 JS 文件即可使用。

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

关于5个常用的大数据可视化分析工具，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

G. 大数据时代下LOGO设计长什么样

一款仅仅被堆砌组合的标志设计不一定能够影响人们的行为，只有被人们深刻记住的标志才可能影响日后的购买消费行为。所以成功的标志设计必须力求给人们留下深刻的记忆。

充分利用logo形象记忆的优势：要增加观者的记忆度，可利用形象记忆的方式进行。形象记忆是以直观的、具体形象为内容的记忆，而直观的、具体形象一般比抽象的形象更容易记忆。所以，在标志设计中可有意采用写实或象征的具体形象进行表达，这样不仅可以吸引观者的注意，还可以使人一目了然，增加知觉度，提高记忆效果。
减少标志设计中图案元素的数量：为了使观者有效地记住品牌标志信息，首先应尽可能地减少记忆内容的数量。由于观者一般没有刻意记住品牌商标的动机，对标志的记忆的时间一般也不会超过1分钟，在这样短的时间内，材料越少，记忆水平就越高。所以，为了提高观者对标志的记忆率，在标志设计中，会以以简洁、鲜明、准确为表达的出发点，令人一目了然。
通过深层理解增加记忆：理解是识记信息材料的重要条件。建立在理解基础上的标志设计，有助于信息材料识别的全面性、准确性和巩固性，其效果优于单纯性的机械识记。这是由于理解能使品牌标志与观者已有的知识经验联系起来，把新信息材料纳入已有的知识结构中去，从而能起到潜移默化地加深logo设计的记忆效果。
考虑不同观者的记忆特点：由于观者群体是由不同年龄、性别、职业、文化、经历、生活方式的人群所组成的，在记忆能力、记忆习惯等方面有很大的差别。比如，儿童一般对夸张、形象、活泼、鲜艳的事物容易记忆，而老年人的记忆力往往有明显的衰退。因此标志设计传达应考虑不同观者的记忆特点，针对不同消费群体进行量身设计，才能有效地强化观者的品牌记忆。
增加刺激素材的视觉组合：要想增加观者辨认刺激物的兴趣，应当设法进行刺激物的视觉组合。如在标志设计中，可采用形意结合、形字结合、形色结合等方法来增加信息的传递量。这样结合的效果等于增加了标志的信息含量，使观者通过趣味视觉，在分析中加深对标志的印象。
作为一家专业的广告公司，瑞颜在市场上运作中处理了各种行业风格的图标应用设计，通过设计师的不断努力，不仅赢得了很多的老客户，而且也积累有不断创新的思想，瑞颜励志为每一位选择我们的客户设计出最具风格的logo图案。
广州瑞颜广告集营销策划、品牌咨询、创意设计、公关执行、影视创作与媒介代理为一体的综合专业广告机构，真正做到集策略、创意、执行于一体，始终站在最终顾客的角度，依照客户的品牌战略，创造出准确的、极具商业价值的品牌体验。

H. 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

很多朋友还没有接触过大数据分析方案，认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。那么，那些领域需要实时的数据分析呢？

1、医疗卫生与生命科学

2、保险业

3、电信运营商

4、能源行业

5、电子商务

6、运输行业

7、投机市场

8、执法领域

9、技术领域

常见数据分析模型有哪些呢？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标