图形的传播内容更有效为什么人们会更喜欢数据展示方式

　　图形的传播内容更有效为什么人们会更喜欢数据展示方式

　　数据可视化是指以视觉和交互方式显示相对模糊的数据，以便在视觉和直觉上表达数据中收录的信息和规律。进入大数据时代，各行各业都越来越重视数据。因此，对数据的一站式集成，挖掘，分析和可视化的需求变得越来越迫切，并且数据可视化越来越具有生命力。

　　以图形方式传播内容更有效

　　人们为什么喜欢图形内容显示？主要原因是视觉是人类输入信息的最强方法，也是人类感知周围世界的最强方法。发育分子生物学家约翰·麦迪纳（John Medina）在《大脑规则》一书中写道：“视觉是迄今为止我们最重要的感觉器官，它占据了我们大脑的一半资源。”信息图表通过显示多个维度并进行比较以向受众提供上下文，从而提供了方法（上下文的语言）上下文。

　　让我们看一组简单的数据，并比较图形和数据在人脑感知方面的差异：

　　图中收录四组数据，数据非常简单，但是从数据角度来看，您能分辨出这四组数据之间的区别吗？

　　答案是，很难看到与数据的差异，因为每组数据看起来都非常相似。让我们将这四组数据转换为图表进行比较。

　　通过比较图表，我们可以轻松找到这四组数据之间的差异。第一组数据显示了离散性的总体上升趋势。第二组的数据显示出弧度先升高后降低的趋势。第三组数据显示出线性上升趋势，但有一点很突出。 IV组数据呈现出恒定的Y坐标和X升高的趋势，但是它有点突出。

　　将数据绘制成图表后，大脑自然会对图表的不同点做出反应，从而更有效地理解数据的含义。

　　让我们看看其他示例：

　　以可视方式向用户显示当前的在线QQ号码。将数据放在可视控件中，以便用户可以直观地了解当前QQ人口在中国的分布情况，那里的人越来越多。

　　这种以图形方式描述和设计数据的过程通常称为数据可视化。有时，可视化的结果可能只是条形图，但是在大多数情况下，可视化过程将非常复杂，因为数据本身可能会非常复杂。代码检测智能采集系统如何完成如此复杂的数据可视化过程？

　　在Probing Intelligence 采集系统中实现数据可视化的步骤：

　　实现数据可视化最重要的是采集和数据分析。 Probing Intelligence 采集系统通过数据采集，数据处理和分析（从抽象原创数据到可视化图像）实现数据可视化。

　　一个：数据采集

　　弄清数据需求：由于客户位于不同的行业，因此他们的需求也不同。因此，我们必须首先弄清客户对数据的最终用途并确定客户的需求。在根据客户采集的数据与客户进行交流之后，总结需要采集的字段。

　　调查数据源：根据客户需要确定数据范围采集。然后锁定采集的范围，并估计采集中的数据量。细化客户需求并研究采集的方向。确定存储方法：根据采集的大小划分数据存储方法。对于较小的数据，通常使用excel表存储；对于数以千万计的大数据，选择数据库存储；对于GB级数据，您必须使用Hadoop，Spark，Redis等分布式存储和处理技术，以实现更好的管理和计算。选择正确的数据存储方法会使客户更方便地使用和管理数据。二：数据处理与分析

　　数据处理：

　　通过数据清理，数据合并，任务调度，搜索引擎系统和ETL构建来处理数据池中的数据。数据清理：实现Web前端显示，并显示抓取程序捕获的数据，方便清理。

　　数据合并：清除数据后，数据合并系统将自动匹配大数据集群中的数据，并通过熟人评分将可能的熟人数据关联起来。任务计划：通过任务计划系统，可以动态打开和关闭它，并且可以定期启动采集器程序。搜索引擎系统：通过ElasticSearch集群实现搜索引擎服务。搜索引擎是一个PC端检索系统，可以快速从大数据集群中检索数据。 ETL：从源端到目标端提取，转置和加载数据，以整合分散的，混乱的和不一致的数据，从而为企业决策提供分析依据。数据分析

　　通过一系列分析选项使用采集的数据来发现复杂的连接并探索数据中的各种关系，包括图形可视化，全文多面搜索，动态直方图以及构建算法模型，以实现大数据智能分析并准确地挖掘出所需数据。

　　三：视觉设计

　　代码检测数据可视化的设计目标和生产原则是忠实，富有表现力和优雅的，也就是说，一个必须准确显示数据的差异，趋势和规律，两个必须准确传达核心思想，第三，它必须简洁美观，不得携带多余的信息。结合人的视觉特征，总结了戴森数据可视化作品的基本特征：

　　让用户专注于可视化结果中最重要的部分；对于需要比较的数据，最好使用亮度，大小和形状进行编码；使用尽可能少的可视通道对数据进行编码，以避免干扰信息。摘要

　　Probing Technology独立开发的智能采集系统是功能强大的大数据采集，分析和可视化平台。它采用Probing Technology独立开发的TMF框架作为主要结构，并支持可操作智能数据应用程序的开发。系统。代码检测智能采集系统使数据可视化更加容易。

　　文章来自：Probe Technology