
很多人在进行数据分析的工作中都会经历数据可视化的步骤,虽然数据可视化在整个数据分析工作的难度相对来说是比较小的,但还是有很多人对数据可视化工作存在很多的疑惑,很多人并不知道数据可视化的趋势,在这篇文章中我们给大家介绍一下关于数据可视化趋势的相关情况,希望大家通过这篇文章中能够了解到数据可视化的未来发展趋势。
数据可视化的趋势有很多,我们首先说一下第一个趋势,数据可视化的趋势就是数据可视化不再仅仅属于数据科学家。因为在未来三年,IBM对数据科学家和数据工程师的需求上涨了41%。同时各大公司也期待他们的组织内部能整体提高对数据的熟悉感和适应度,而不仅仅是公司内的数据科学家与数据工程师。正是由于这种趋势,我们可以期待未来将有持续增多的工具和资源让数据可视化及其红利能够对每个人敞开大门。
而数据可视化的第二个趋势就是开放数据与私有数据的增加不断丰富着数据可视化。为了更好地得到对其顾客的行为模式的深刻观察,各类组织需要寻找自身拥有的数据之外的各类资源。一般来说,对数据科学家们而言,可以利用的数据每天都在不断增加,而且我们可以期待这种数据的开放性不断增强的趋势将持续进入到未来几年。
而数据可视化的第三个趋势就是人工智能和机器学习让数据专家更智慧地工作。现如今,人工智能和机器学习都是当下科技世界的热门话题,他们在数据科学以及可视化中正广泛被应用。而现在有很多公司已经高度肯定了人工智能的作用,他们的产品将帮助用户发现其自身数据的内在规律。在前不久微软最近也宣布了将在2018年对EXCEL的功能进行提升。其中某一个功能更新包括了在程序中新建的多种数据类型。并且微软同样引入了机器学习模型,这些模型将帮助数据处理。以上的更新将用自动增强的数据集让已经对数据可视化工具熟悉的excel用户们变得更强大。
数据可视化的第四个趋势就是互动地图正在成为数据可视化的标准媒介,现如今,数据可视化,作为一个术语,可以指代任何一种对数据的视觉再现。然而,随着地理信息数据的不断增长和普及,更多的数据可视化需要一个互动式的地图来全面讲述数据故事。这些都是能够很好的传达信息。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的趋势,通过上述的内容我们不难发现数据可视化的用途是有很多的,我们会在后面的文章中继续为大家介绍一下数据可视化的其他趋势。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01