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数据可视化分析作用非常关键，好处就是效率高，能准确为老板快速提供决策作为指导，所谓快鱼吃慢鱼，一流效率的企业管理在关键时刻会击败对手，赢得主动；另外产品质量、和成本控制也必须经过数据分析和图形推理，所以数据可视化可以说对企业如虎添翼一样！ 关注
数据可视化是数据分析的延伸，更是对数据分析进行的完善和补全，所以数据可视化不仅弥补了传统数据分析的缺点，还有了进一步的发展，为数据添加了交流、互动等特征。
企业需要发展壮大，就需要在各个阶段做出各种重大决策，这些决策有的和企业发展有关，有的则影响企业的生存。企业再没有数据分析支撑时，往往通过经验来进行判断。个人经验毕竟有限，同时企业也有数量庞大、晦涩难懂的数据，这些数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。 DataViz（https://cloud./pages/product/p_dataviz） 定位敏捷BI，面向业务人员提供自助式数据探索与可视化分析服务。平台提供可视化接入数据源、可视化定义数据集、自助式可视化分析工具和交互式故事板等功能，旨在以自助式数据探索与可视化分析方式，帮助企业用户快速准确地洞悉数据背后隐藏的商业价值，让企业决策更“有据可依”。 关注
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1、传递速度快：人脑对视觉信息的处理要比书面信息块10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。 2、数据显示的多维性：在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。 3、更直观的展示信息：大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。 4、大脑记忆能力的限制：实际上我们在观察物体的时候，我们大脑和计算机一样有长期的记忆(memory 硬盘)和短期的记忆(cache 内存)。只有我们让要记下文字，诗歌，物体，一遍一遍的在短期记忆了出现之后, 它们才可能进入长期记忆。 
以下参考的是基于hightopo的可视化方案所展示的大型风力发电案例（内容介绍关于仅可视化方面，详情介绍可以参考“剖析“发电巨兽”探索新基建下新能源该如何运作）”此篇文章：  全局可视化依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。 发电工艺可视化对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。 图扑软件官网https://www./cn-index.html 更多资料图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。 关注
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。 以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式。 1.动作更快 人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。 这提供了一种非常清晰的沟通方式，使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。 2.以建设性方式讨论结果 向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。 然而，来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。 3.理解运营和结果之间的连接 大数据可视化的一个好处是，它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中，找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的。 例如，一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到，他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后，主管可以深入了解这些差异发生在哪里，并开始制定计划。通过这种方式，数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动。 4.接受新兴趋势 现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而，这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标，企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。 例如，一家服装连锁店可能会发现，在西南地区，深色西装和领带的销量正在上升。这可能会让他们推销包括这两种服装在内的服装，或者是一种新的窄领带，远远领先于那些尚未注意到这一潮流的竞争对手。 5.与数据交互 数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同，交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据，以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见。 例如，大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题，并将其与实际的船销售联系起来，可以找出根源，并找到减少其影响的方法，以推动更多的销售。 6.创建新的讨论 大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展，使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点，看看哪些地方做得好，哪些做得不好。 他们可能会认识到，瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品，或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益，头脑风暴，以支持更高的销售。 大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说，实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对。 7.机器学习：来吧，来吧 围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司，比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件，Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容，Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧。 Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品，甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息。 客户服务正被机器学习的能力所改变，它能够解释客户的电子邮件，并将其分类，以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后可能再也用不到电话沟通的方式了。 机器学习的未来是无限的。 关注
简单来说，数据可视化就是通过图形化的分析图表、智能化自助式分析功能，让你能够随时随地想看什么就看什么，并且把复杂的数据直观化。在这个过程中，你不仅能快速看到数据发展结果，还能反向挖掘数据发展过程，甚至快速地锁定问题产生原因，从而又快又精准地解决问题。 你看几张数据可视化报表，就能理解它的直观化了，如果要体验自助式分析，建议去奥威软件的demo平台。 关注
更准确的术语应该叫“可视分析”。可视分析是近几年来数据可视化领域的研究热点。这是一个交叉学科方向，涵盖了信息可视化、人机交互、机器学习、以及数据挖掘四个领域的技术。常见的可视分析流程是：首先通过数据挖掘技术探索数据中的潜在模式，再通过信息可视化技术对挖掘结果进行展现，以帮助分析人员快速直观理解分析结果。接着，通过人机交互技术及可视化界面，分析人员将对数据进行进一步探索，并对分析结果进行标定指正。最后，用户的这些反馈将通过机器学习技术指导后台的分析算法进行改进，产生新的更加正确或更具针对性的结果。可视分析往往是在一个完整的系统中进行的，而开发这样的系统并不容易，需要大量数据科学领域的专业知识。 |
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