风靡数据可视化的领域建模真的方便吗？

DomDomm

风靡数据可视化的领域建模真的方便吗？

Baste

数据信息可视化本质就是把数据翻译设计成图形，利用视觉传递信息，使信息更易理解生动，提高沟通效率。一个优秀的图表的构成：数据 + 故事 + 技术 + 设计；【数据】的结构信息决定了你用什么逻辑方式来呈现；【故事】则需要考虑如何高效的表达你的主题信息；【技术】就是用何种方式去实现，市场上可视化工具很多，如Excel，Tableau，数据分析语言Python, R, 前端技术Echart, highchart, D3等；但基本上也都是默认实现常用的统计图表，默认图表美观性也欠缺。信息图表核心在于【设计】,它需要考虑如何结合数据、故事利用可视化技术来高效的传递信息，需要你有数据分析、沟通表达、审美设计、技术实现的综合能力。
简单来讲数据信息可视化包含两个核心：1.通过数据分析挖掘价值信息；2.如何把价值信息利用视觉元素高效传递出去。所以可视化并不是把数据简单做了个图，要想成为一名优秀的数据可视化领域专家，要求是不低的。

APSchmidt

数据可视化是将数据转化为图表、图形、动画等形式，帮助人们更直观地理解数据的技术。 数据可视化领域的建模是指在设计可视化图表和图形时使用数学模型，以增强数据显示的准确性和清晰度。
优点：

提高数据表示的准确性和清晰度。 在数据可视化领域使用建模，可以更准确地呈现数据，避免手工绘图可能产生的错误和偏差，使数据表示更清晰。
提高数据分析效率。 数据可视化领域的建模可以将大量数据转化为可视化图形，使数据分析更加直观高效。 人们可以更容易地识别数据之间的关系和模式，从而更好地分析和做出决策。
提升数据吸引力。 通过数据可视化领域的建模，可以将干数据转化为图形、动画等形式，让数据更具吸引力和趣味性，从而吸引更多的人关注数据。
改善数据的交互性。 在数据可视化领域的建模中，可以使用交互式图表和图形，让人根据自己的需要和兴趣来选择和操作，从而更好地理解数据。
缺点：

复杂的造型。 数据可视化领域的建模需要使用各种数学模型和算法，建模过程相当复杂，需要较高的数学知识和计算机水平。
需要大量数据。 在数据可视化领域的建模中，需要大量的数据来支持准确的建模和展示。
容易受到数据质量的影响。 在数据可视化领域的建模中，数据质量差会影响数据的准确性和清晰度，导致结果不准确和误导性结论。
可能造成信息失真。 在数据可视化领域的建模中，为了美化图形和增强吸引力，可能会对数据进行一定程度的变形和缩小，从而导致信息失真和误导结论。
更具体点说：

数学模型的使用。 使用各种数学模型和算法在数据可视化领域的建模中是必不可少的。 例如，为了将数据的分布可视化，我们可以利用正态分布、泊松分布、指数分布等统计模型建立相应的图表或图形。
交互式可视化。 交互式可视化是数据可视化领域的新趋势。 通过使用缩放、过滤和平移等交互技术，人们可以轻松地与可视化数据进行交互，从而探索和理解数据之间的关系和模式。
数据处理的重要性。 数据预处理是数据可视化领域建模中必不可少的一步。 数据预处理可以消除噪声、处理缺失数据、标准化数据，从而提高数据可视化的准确性和清晰度。
颜色的作用。 颜色是数据可视化的一个重要元素。 它可以突出重要数据，区分不同类别，并创建视觉层次结构，使数据更易于理解。
综上所述，数据可视化领域的建模有其优势和劣势。 它可以增加数据表示的准确性和清晰度，增强数据分析效率，并吸引更多的注意力。 然而，它需要较高的数学知识和计算机技能，并且可能容易受到数据质量的影响而导致信息失真。 为了更好地理解和使用数据可视化领域中的建模，我们需要关注数学模型的使用、交互式可视化、数据处理和颜色。
可能需要用到的软件有：

可用于数据可视化和建模的软件选项很多，软件的选择取决于具体的需求和偏好。
Tableau：Tableau 是一种流行的数据可视化软件，允许用户创建交互式仪表板、图表和图形。 它具有用户友好的界面并提供高级数据分析功能。
Microsoft Excel：Microsoft Excel 是一种广泛使用的电子表格程序，还提供数据可视化功能。 它具有内置的图表功能，可以创建各种图表、图形和数据透视表。
Python：Python 是一种流行的编程语言，具有多个用于数据可视化和建模的库，例如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly。 Python 广泛用于数据分析，可以处理大型数据集。
R：R 是一种专门为统计计算和图形设计的编程语言。 它有几个用于数据可视化和建模的包，例如 ggplot2、lattice 和 dygraphs。
Power BI：Power BI 是微软开发的商业智能软件，提供数据可视化和建模功能。 它允许用户创建交互式报告和仪表板，并提供高级数据分析功能。

zifa2003293

关于数据可视化，我们觉得核心的问题不在于其自身工具是否好用，而在于实际企业的业务是否真实需要这类数据信息的直观呈现，因此回到具体业务流程，检验哪些信息的不透明较大影响了相关生产运营活动的开展效率，对此类信息予以可视化的手段，才是本义。
例如，在很多中小型工厂作坊中，我们看到虽然规模不大，但是流水线上各个环节协调，其量化的变化还是经常会超出管理者的直观感知范围。因此，通过实时对流水线上的各类数据进行统计，不管这种统计的来源基础技术来源于传感器的采集还是一线人员的上报，都能够从各个环节的转化、量级上更加直观的了解现场的生产情况，而这种数据的呈现如果能够以“数字看板”等数字化平台的工具形式呈现，则更能让管理者顺畅地了解现场的状态，从而做出相应的有效管理。
又例如，超出工厂等单纯观察量化水平等场景中，例如在建筑建造的活动中，量化的数字往往对应的是实际工程，而工程则可以通过三维模型的方式予以更加直观的呈现。例如对于当前建筑的施工进度，除了简答的数据百分比的报告，通过三维模型可视化的方式，更能直观的辅助管理者了解现场的状态，而通过对现场建筑三维模型不同构件颜色等不同标清形式，更能够提供完整的信息，例如整改状态、当前问题状态等辅助信息。在大型工程项目中，往往要求以数字化平台形式予以全体资料的交付，其核心就在于三维模型，相关数据、信息、文本等都会予以映射，从而形成完整有组织性的交付资料库。
如上，可视化与否，关键在于业务需求，是否真正提升相关工作的效率，其决定了数据直观的具体形式、具体深度水平等重要细节。