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商業智能簡化大數據可視化的五種技術

時間：2018-11-28來源：商業智能見解瀏覽數：703次

大數據量如此之大，以至于很難想象您的數據實際上是什么樣子。這么多數據的大小和復雜性很難說明，更不用說探索了。幸運的是，它不需要IMAX影院或虛擬世界來查看大數據。通過一些商業智能數據可視化技術，您可以使用標準可視界面探索甚至更大的大數據量并與之交互。

1.過濾。

處理大量數據時，能夠快速輕松地過濾數據非常重要。如果您只想查看特定區域，產品系列或其他變量的數據，該怎么辦？您可以使用過濾功能來優化您看到的信息。另一種更好地理解數據組成的方法是使用直方圖。直方圖提供數據的可視分布以及如果過濾特定度量，數據將如何變化的提示。直方圖通過讓您了解過濾器在應用數據之前對數據產生的影響，從而節省時間。

2.分級。

要以有意義而非壓倒性的方式顯示數據探索和分析的結果，您可能需要一種新的方式來查看以直觀方式折疊和壓縮結果的數據，但仍然顯示決策者習慣的圖形和圖表去看。一種可能的解決方案是使用分箱或將數據分組在一起。例如，您可以按年而不是按月顯示數十億個數據點。在圖表的兩個軸上存儲數據時，可以更輕松地顯示大數據。分箱也可以與箱形圖一起使用，這對于數據非常有用，即使您的異常值包括數百萬個數據點也是如此。

3.高基數的概述欄。

基數成為大數據的一個問題，因為數據每列可以有許多唯一值，并且很難理解在圖表或圖表中顯示許多值。處理高基數的一種方法是使用縮小數據的條形圖，但也提供一個概覽欄，可以放大條形圖并使信息消費者能夠滾動整個圖表。

4.網絡圖。

數據變化帶來了挑戰，因為半結構化和非結構化數據需要新的可視化技術。網絡圖以節點和關系的形式查看關系。節點表示網絡中的各個角色和關系代表個人之間的關系，如友誼，親屬關系或業務關系。網絡圖通常將節點顯示為點，將關系顯示為線。企業正在使用網絡圖來了解客戶或客戶群之間的關系和影響。執法機構經常使用網絡圖來映射秘密或秘密組織之間的關系。也可以疊加在地圖上的頂部的網絡圖，以顯示不同地理區域的關系。

5.相關矩陣。

由于許多大數據源以恒定的數據流進入組織，因此數據速度可能帶來挑戰。相關矩陣結合了大數據和快速響應時間，以快速識別哪些變量是相關的。它還顯示了變量之間的關系有多強。識別這些關系有助于加快分析生命周期，因為分析建模人員可以更快，更有效地執行變量減少。

如果您正在處理大量數據，那么以非壓倒性的方式顯示數據探索和分析結果可能是一項挑戰。使用上述提示可以幫助您找到查看大數據的新方法，因此您可以以直觀的方式快速折疊和壓縮結果。

請記住，傳達信息的最佳視覺通常是最簡單的。了解您的受眾以及他們如何使用信息也可以幫助您找到適合您數據的最佳可視化技術。

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