数据可视化案例分析（数据可视化属于哪个方向）

本文目录

• 数据可视化属于哪个方向
• 有哪些大数据分析案例
• 什么是可视化数据它会有怎样的发展趋势和前景

数据可视化属于哪个方向

可视分析学是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。

科学可视化、 信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。

广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。

初始阶段：

第一个数据可视化的作品已无法追溯，但以学科而言，数据可视化已有几百年的历史了。从17世纪前早期地图和图表的出现，到17世纪中叶，测量和理论使数据可视化已广泛应用于天文分析、制作地图等科学研究领域。随着数据可视化的进一步发展，时间线图、条形图包括饼图和时序图等相继萌芽于18世纪并且依然为人沿用至今。

19世纪可以说是数据制图的黄金时期，欧洲开始着力发展数据分析技术，数据可视化在社会、工业、商业和交通规划等领域大放异彩。这里分享一个典型的数据可视化案例。1864年一名叫做John Snow的医生使用散点在地图上标注了伦敦的霍乱发病案例，从而判断出Broad Street的水井污染是疫情爆发的根源。

有哪些大数据分析案例

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

什么是可视化数据它会有怎样的发展趋势和前景

数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。

随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。

数据可视化的基本手段：

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式提取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

2、数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。

3、数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

而 HT 拥有一套完整丰富的 2D 组态可供用户快速上手搭建，展示上拥有独特的主题风格设计，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。通过数据对接的载入，可以搭建出一套完整的数据可视化系统的解决方案，应多各种行业上数据展示的需

主题风格的多样化

HT 的设计上拥有独特的设计风格，拥有多种主题可供选择，大体上不仅有清新简洁的淡色风格，也有酷炫科技的深色风格，搭配上用户的项目需求，可以打造出用户独有专属设计。在动画交互上，HT 的实现跟风格设计上同样地出彩，结合风格上的主题展示，融合出一套适用于各种屏幕下，风格主体鲜明以及动画交互舒适的数据可视化大屏展示。

主题风格的实现，是建立在 HT 特有的图纸设计机制下，在数据可视化系统实施的过程中，可以应用于各种屏幕的分辨率下。加上 HT 自身研发的开发插件 API 也同样地易于上手，可以实现解决许多行业上的数据可视化系统的应用。

拥有响应式（自适应）布局，可以兼顾各种比例大小下的屏幕，不会因为比例的变化而使得整体的排版错乱。布局功能不仅适用于大屏的整体排版上，在三维场景数据可视化系统搭配的左右系统数据面板上，依然可以使用 2/3D 融合嵌套的形式完成，而在面板的排列上也可以使用 响应式（自适应）布局，可以将搭载的数据充分地显示出来。HT 自身拥有一套适应各种场合的布局机制，可供用户在一些特殊的布局效果上完成特定的布局。

不同的动画会添加更多有趣的交互体验，一个舒适的面板交互，也必然离不开动画的实现。另一方面动画交互还可以依附在悬浮、点击以及双击等用户体验上来表现，从而达到用户视觉和体检的最大限度提升。

其中动画效果上的实现，可以匹配自己的需求在 HT 原有的动画函数上进行封装，例如实现淡入淡出、裁剪、摇晃、旋转以及数值的跳动等实现效果，我们可以在动画的函数封装上下功夫。动画的用处是为了使变动的数据视觉上感官，拥有舒适的感觉。而数据的搭载是数据可视化系统最关键的部分，一个解决方案的实施是对于一套行业上用户数据的管理和维护的体现，所以在数据对接的部分是至关重要的，而 HT 的数据搭载可以适应现在所有主流开发的数据对接的方案，不用过多地担心数据对接的问题，只需通过后端平台所采集的数据进行系统数据的接入，就可以使数据可视化嵌入灵魂。

身处大数据时代的我们，有着许多的数据集等着我们去发掘，通过一系列的数据分析，可以明白很多事件发展的趋势走向，不仅可以带来更好的生活体验，也能通过数据预测事件发生的方向。在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

参考资料来源：

                       官网——Web组态

                       图扑——Web组态软件

                        百度百科——图扑软件