EasyV数据可视化？

哪家数据可视化公司做的可视化效果好？

随着大数据的发展，可视化领域也渐渐的扩大，例如：公司汇报、业务监控、地理信息、风险预警等。几乎各个行业都可以从数据可视化中受益，例如：相关品牌，利用可视化介绍产品信息，通过信息分析得出销售数据；医疗行业利用数据可视化来管理病患信息、医院状态等；交通指挥可以利用数据可视化预警系统避免发生问题，提早预防。未则备来，数据可视化将会覆盖更多的领域。

国内目前做数据可视化的还是挺多的，市场也还是特别大的。

首先推荐千赞科技。

千赞孙枣毁科技是一家专注于研发大数据可视化领域的公司，创始团队成立于2010年，2017年1月公司化运作，作为大数据可视化领域的先行者，十余年来坚持探索创新，连接数据、呈现数据、让数据驱动决策，为客户提供全周期一站式服务，让数据成为社会发展新动能，助力政府和企业的数字化转型。

他们公司涉及智慧城市、政务、园区、交通、公安、通信、金融、农业、工业、物流、能源、旅游等众多领域。

智慧交通

交通综合执法系统

交通综合执法系统项目对全省案件进行数字化处理，对检测设备进行24小时不间断检测，对案件数据进行统计，实现治超业务的电子化、智能化、高效化，全面提升交通综合执法的岩判效率和水平。

智慧园区

三维全景数字地图

智慧园区算是可视化比较常见的类型了，他们公司这方面也做的不错。该项目包含变化检测、经济优势、明星企业、倾斜摄影、区位优势、区域概况、土地分析等内容。通过倾斜摄影，将用户引入了符合人眼视觉的真实直观世界。

智慧医疗

医疗保障驾驶舱

该项目包括对救治、疾病情况、医疗药品进行统计，以及对医疗情况进行预警，辅助管理者尽早发现并采取行动及时处理。中间地图展示各个区域的医疗情况，帮助医务人员快速响应、及时救治患者。使赛事 “云”管理变得更加快捷高效。全力保障比赛顺利进行。

他们公司涵盖的业务挺广的，除了以上的这几种，还包括智慧农场、煤矿、水利交通、三维建模等等。

数据可视化 Data Visualization 的原则和案例

原文地址： medium 原文     UXren的翻译

“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人念李铅和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。 Telling the story with data!  Data-heavy interfaces. 很多人已经讨论过这个议题，我会围绕创作过程中最具影响力的部分。

一、用户不同，数据不同 Different users, different data

任何时候设计一套Complex system，inevitably要为很多用户users 和角色persona 进行设计.

总裁（Executives）, 经理（managers）, and 分析师 （analysts） are common personas that each have their own workflows and data needs.不同的角色有 完全不同的视角（perspective）and generating insights。

关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图 wireframes and IA should be around target persona

下面是我们去年做的扰模一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。 创建了关键角色后，我们每次评审会将它们放在旁边 。

做presentation的时候，在满屋子客户面前展示作品是件难事。无论是在解释线框图、流程图，还是就视觉设计进行讨论，都很难让每个人跟上你的观点。 通过角色来组织作品，会防止你(和客户)在这些讨论中跑题。

二、页面layout pattern

页面的layout很重要，如果一开始你就让用户找不到自己想要的 start with distractions,  audience 很难 seeing not just what each element is about, but the focus of the entire passage.

1) 重要的 Logical layout organizing principle ： The Inverted Pyramid 

–The most important and substantial information is at the top,

–followed by the significant details that h elp you understand the overview above

them;

–and at the bottom you have general and background information, which will contain

much more detail and allow the reader or viewer to dive deeper

a good book talking about style :  “ Style: The Basics of Clarity and Grace ”.

2)  最小化原则 Minimalism: Less is More

每个页面不应超过5-9个chart，过多的内容会仔好让用户分心。•Each dashboard should contain no more than 5-9 visualizations.  

•通过分层来减少视觉clutter （ avoid visual clutter by layering ）

the data by using filters and hierarchies (e.g. instead of having one indicator for amount of

sales in North America and one for South America, give the user the option to apply a filter which changes the same indicator between one and the other) 

•如果真的有很多chart，只需要将他们分开几个页面即可 simply by breaking your dashboard into two or more separate dashboards.

3）不要让形式强过于内容 over-designed visualizations that aren't appropriate for the data.

**Spend your energy on selling the message, not the medium**

**Your job is to solve a problem, not make a picture**

三、选择正确的图形

最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据

3.1 始于数据

未经处理的 原始数据表格 一点也没有吸引力。但它是 最佳的起点 。它帮你开始 思考数据中有哪些变量可用variables available，这些变量数据如何关联various data entities are related。

Checking out these great resources to help uncover interesting connections:

Designing Better charts with Google Sheets, Illustrator, and Sketch

Tableau — This tool is one of the best out there, but very expensive. *拆解Tableau的文章以后会有*  Tableau的视频链接

在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药。别对深入研究数据心存恐惧，试着混合搭配不同变量，创建基本图表。这需要时间，但它是值得的。我想到的一些绝妙点子，都来自这些原始数据文件的拼拼凑凑。

3.2 处理离散数据和连续数据

每一种图表都有他最擅长表达的领域，数据也可以分类为：连续型数据和离散型数据。 It’s easy to pick charts that look good in your composition and hope your data works out.  

数据的种类 Types of data + 用户的目的 user's purpose  == which type of chart to choose.

离散数据 Discrete Data — distinct values you can count. For example, a number of goals scored or Facebook likes.

连续数据 Continuous Data ——任何范围值 range of value。比如一季的降雨量，或一个人的身高体重。

 So, how to choose the correct pattern ?

1)   Compare different discrete values over a period of time?comparison between different value across time or different categories.

  Bar Chart （length and end point of bar ）清楚表达数据之间关系；说明每一个的具体数值；容易比较数值；容易看出趋势；

2) View trending ? 

    Line-chart

3) Analysis the percentage proportion, specially " part –to- whole" relationship ? 

   Pie charts are usually used to showrelational proportions between data and use arc length

to present the percentage of total.understand the relative contributions of each part to the whole清楚表达数据之间关系-尤其是part of whole；不能说明每一个的具体数值；不容易比较数值；无法看出趋势；（it's hard to compare slice）

4）view where/which area has the highest population , usage

    Distribution chart 

5） 观察几个不同的特点，技能等的分布情况 （ character strength ）

      Radar Chart

“ The Wall Street Journal: Guide to information Graphics ” by Dona Wong. 帮我凝练了其中精髓。真希望几年前我就有这本书。这是本无价的参考书，帮你选用合适的图表，阐明信息展现的行为准则。

3.3  选择哪个analysis patterns？回答几个问题：(不需要都满足，根据使用条件)

–Clearly indicates how the values relate to one another, which in this case is a part-to-whole relationship - the number of deaths per cause, when summed, equal all deaths during the

year.清楚表达了数据间的关系

–Represents the quantities accurately.表达了具体的数值

–Makes it easy to compare the quantities.容易比较数值

–Makes it easy to see the ranked order of values, such as from the leading cause of death to the least.容易看出趋势或者顺序

–Makes obvious how people should use the information - what they should use it to accomplish - and encourages them to do this.明显让人明白如何使用数据

3.4 Dashboard 的目的：

1) 化繁为简，将抽象数据变成直接易懂的物理形态 To translate abstract data into easily understanding physical attribute (length, size, shape..), for better analysis and understand. –Make complex simple 

2）Explain Data to Solve Specific Problems : (解释数据) – answer view’s question

3）Explore Large Data Sets for Better Understanding （数据挖掘)

4）对于很直接的，常用的结果，直接用文字表达出来

四、基本的或定制化的图形 Basic vs. Custom visualizations

As the designer of these data-rich systems you have to constantly ask yourself “ should I let users to customize the chart ? Or should I use tried-and-true charts to articulate the message?”. 是可以让用户自我定制？还是采用统一的模板呈现？

最近无意中读到这篇来自 37 Signals的文章—— 只要3种图表就够了 。（ ）作者强烈表达一个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征。我非常赞同文中这一观点。不过，我觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。我相信定制化的图形通常也能提升数据的易用性，同时独具一格引人入胜。

然而，作为专业的设计师，我希望我的作品看起来和感觉上是独特且有用的。

比如，纽约时报做得很好，通过定制化的交互式图形，来为他们的文章添彩。可以在这里看到更多他们的作品。我们来看一些完美的定制化图表案例：这个案例对曲线图做了调整，让人“一睹”那些支撑图表的基本数据。（puts a twist on a line graph by offering a “peek” into the underlying data driving the chart. ）结合了distribution chart 和line chart，distribution 作为背景。

五、让用户花 5秒钟，找到自己想要的

5.1  Dashboard should be able to answer your most frequently asked business questionsat a glance. Ad-hoc investigation will obviously take longer; but the most important metrics,the ones that are most frequently needed for the dashboard user during her workday, should immediately ‘pop’ from the screen.

答案是：这样人们才能使用——做决策、调研、预测未来，什么都行。关键是，用户不会沉浸于你所选的漂亮色彩，他们是来工作的。

我的建议是——在你排布好页面一切就绪后，问问自己“那又如何?”。看看每个图表、组件、表格，仔细考虑人们从中能获取到什么。

通常你会得出这样的结论，“这些都不重要”，这就意味着要减少或是重新思考。

这在我身上发生过好几次——我创作了复杂漂亮的仪表板，包含了一系列时尚的图表、饼形图，还有成千上万数据点构成的地图。

但总是被客户质疑“我只想知道这样有效吗……我要的东西在哪?”还有“我只要3样东西……X、Y和Z。哪里可以看到它们?”

哎，这时候你才会意识到自己迷失在杂草丛中，遗失了重点。

我会有个办法，尝试使用文字来精确表达人们所要的东西。

5.2  Method:

Understand user’s requirements , highlight it through: put it visible position, give text to directly indicate the result.

尝试使用文字来精确表达人们所要的东西。

在重要信息上，文字总结可能比图表更有效。两者都

通过文字展现用户所需的信息，并没有依赖需要解释说明的图表。

这个方法使我们的客户产生共鸣，尤其在重要信息上。但我之前提过，总要考虑各种角色，所以要用在适当的地方。就像其他所有形式的设计一样，它也需要一种平衡。

力求使你的数据与众不同，但是要避免过度设计和无谓的分心。

为数据选择正确的图形，但别忘了有层次地构建页面。

无论多么单调、令人沮丧，还要打磨每个小细节……还有别忘了问自己，“那又如何?”

什么是数据可视化？小白怎样快速上手？

什么是数据可视化？

什么是数据可视化？这个词是有问题的，并且很少有定义尝试定义我们正在研究的领域的定义。更重要的是：什么不是数据可视化？人们很容易辩称任何视觉都是某种形式的可视化，但这意味着什么吗？这是可视化的定义，并提供了一些示例来说明不同的条件。

科学定义：

以下是任何数据可视化都必须满足的三个最低标凯袜汪准，才能将其视为实用的可视化。好的可视化当然必须做更多的事情，但是这些标准对于在通常被称为可视化的许多事物与我们在该领域中可视化的事物之间划清界限很有用。

基于（非可视）数据。可视化的目的是数据通信。这意味着数据必须来自抽象的好扒东西，或者至少不是立即可见的东西（例如人体内部）。这排除了摄影和图像处理。可视化从不可见转换为可见。产生图像。可视化必须产生图像似乎很明显，但这并不总是那么清晰。同样，视觉必须是主要的交流手段，其他形式只能提供附加信息。如果图像只是过程的一小部分，则不是可视化。结果必须是可读且可识别的。最重要的标准是可视化必须提供一种学习有关数据的方法。非平凡数据到图像的任何转换都会遗漏信息，但是必须至少可以读取数据的某些相关方面。可视化也必须是可识别的，不能假装成其他东西（请参阅信息艺术的讨论）。

例子

以下示例显示了这些标准如何将可视化（在科学和信息可视化的意义上）与产生图像的其他类型的数据转换清晰地分开。

小白如何快速上手？

简而言之，数据可视化是数据的可视化表示。可视化数据的目的是使用图表和图形从数据中获得清晰的见解。从商业智能的角度来看，数据可视化可帮助业务用户根据其盯仔数据更好地运营其业务。

不过许多人在进行大屏数据可视化的时候总是会以错误的顺序来进行可视化图表的排版，不尊从图表的使用功能，以及整体的设计版式，总是以很随意的想法来拼凑，比如“我需要在这里使用条形图，饼图或指标”，或者一下子又认为：“散点图看起来很酷。将散点图放在此处。”

这是一系列令人迷惑的和误导的数据可视化，尽管引人入胜，但对于做出明智的决策和灌输真正的业务绩效几乎没有帮助。

那么这个问题Easy[V]可以帮你解决，内置大量的模板！！！！覆盖百分之八十的使用场景轻轻松松化身可视化大屏设计师！！！

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关于Easy[V]的详细教程可以看我其他的文章：

可视化大屏设计师教你如何让数据可视化图表“摇摆”起来

可视化设计师教你，如何快速制作好看又有趣的数据可视化图表

看了这个教程人人都可以成为数据可视化大屏设计师

好几个设计师不让发，怕私藏的可视化图表小妙招被偷学了

你必看的来自一线数据可视化大屏设计师的“心酸血泪史”

数据可视化，大屏展示，哪家公司做的不错？

看了其他答主精彩的回答，终于轮到简立方上场了，对于大屏及数据可视化，我们有不一样的想法，请不要换台哦

最佳的大屏不只是页面炫酷，更应该具有明确易用的功能

先上一张简立方做的工业大屏图片，接下来我们将根据之前的实践经验讲一讲如何用数据大屏讲故事！

大屏主要应用与工业、安监及科研领域，那么对数据的即时获取掌控便显得尤为重要，因此数据可视化并不仅仅是展示各种酷炫的效果，更是要通过数据分析，发掘数据背后隐藏的故事，并用可视化的形式实现数据展示，表达出数据所需要传达的故事。简立方在与四川省安科院合作中，围绕安科院“一个门户，两项技术，三个示范”的需求思路，以树立一个统一的“感知门户”作为系统首页端口，着力突出展示“空天地一体化”和“北斗+”技术在矿山、危化、城市安全等领域的运用成效。

简立方从实际需求出发，深度败伏调研关键问题根源痛点，从数字化建设战略上全盘考量系统数据规划，对整体页面数据进行系统化分级整理、统一每一层级数据规范，针对不同内容板块实现全体系整合重构。

用数据讲故事，做有温度的汇报

设定数据“故事线”

数据可视化的核心是用数据讲故事，简立方根据数据发生节点，梳理数据展示的“故事线”，有序的展示相应内容，同时让观者根据视觉顺序与每个互动板块进行互动，动态化的展示形式打破了冰冷数据说教式传导的束缚，以贴近观者自主需求的方式，为数据传播增加了更多维度的选择，让数据呈现更有温度。这样的数据处理方式，让大屏系统得以兼顾汇报展示和办公监控两大需求，实现极速无缝转换，从而大大节省了建设成本。

多元动效结合

同时在布局数据脉络时，简立携肆方在设计过程中将陌生的数据信息与观者所熟悉的事物进行关联比较，增强用户对可视化数据的理解，同时合理运用动效的隐喻作用，让界面自带解说词。

摆脱模式束缚，延展系统价值

通过简立方对多系统的整合重构及可视化设计，安科院的态势感知与应急管理研判平台成功落地，持续在监管执法中辩枯轿发挥着数据监测研判、险情应急指挥的关键作用，为国家及社会的长治久安贡献自身力量。

在其他领域，大屏数据可视化技术同样也扮演着举足轻重的角色，随着其应用领域的广泛扩展，以往仅仅作为数据呈现端口的功能必将进行改变，相关设计思维也必然需要更有前瞻的扩展，需要设计者从不同场景出发，满足用户多元需求：

满足视察汇报需求，既可以对安全监管工作总览全局，又可以聚焦细节，针对性了解事件详情。

满足日常监控需求，可以利用全局监控、预警报警的能力，对突发事件进行监控研判。

满足系统集成需求，深入各部分原有系统，形成相互联系的总览门户，实现软硬件的轻薄化、智能化。

随着技术的深入发展，系统价值必将获得更广范围延展，简立方将增强数字化战略研究与用户体验设计技术建设，服务传统用户数字化转型，帮助企业实现互联网时代之下的新飞跃。

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