随着时代的发展,可视化已经成为趋势。在支持准免费获客的智能营销平台的商业智能分析中,数据可视化是动态、直观地以图形化方式提供观察营销效果的基本手段之一。

一、数据可视化的基本概念与方法

数据可视化,是指将大型数据集中的数据以图形图像的形式来表示,并利用数据采集、数据分析和数据开发等工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化操作的主要方法如下:

基于几何的技术

面向像素技术

基于图标的技术

基于层次的技术

基于图像的技术。

二、数据可视化的特点

数据可视化技术有3个鲜明的特点:

1)与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者,还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。

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数据的多个属性或变量。

3)直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画组合来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

数据可视化的各种表示形式

三、数据可视化展示

把数据转化成有效的可视化形式是让数据发挥重要的作用。

要达到合适的数据得用合适的图表展示,我们需要掌握图表的特性,可视化图表按其特性可分为布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类,可视化图表众多,常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。多样的图表交互,可以提升分析交互性,让数据逻辑更清晰。

可视化分析可以对以多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换、链接等各种分析操作,以便剖析数据,使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据,从而深入了解包含在数据中的信息和内涵。

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钻取包括上卷与下钻。上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致地观察数据。唯独切换用于实现跨层级的数据钻取。

可视化设计不一定需要将所有信息同时展示,而是通过筛选随时调取感兴趣的数据绘图,此时,就需要图表联动功能。例如,通过上面筛选器来选择日期类别,系统则根据筛选数据进行绘图。

图表链接用于触发打开新的场景或链接,用于实现图表超链接功能,用于实现图表超链接功能,目标链接可在弹出窗口、新页面或当前页面打开。链接功能不仅可以实现页面的跳转,还能传递参数值来实现跨页面的数据筛选。

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数据可视化作为智能营销后程中数据反馈、数据营销的关键一环,扮演着举足轻重的地位,给智能营销云平台中观察营销数据结果开启了划时代的意义。