「易食股份」股票数据可视化——20个小技术，让数据可视化图表更业余！

股票市场是一个充溢机会微风险之处，天天都无数以万计的股票正在买卖。关于投资者来讲，抉择一只好的股票长短常首要的，由于这关系到他们的投资报答率微风险接受才能。明天本站财识给各人带来无关股票数据可视化的内容，如下对于股票数据可视化——20个小技术，让数据可视化图表更业余！的观念心愿能协助到您找到想要的谜底。

本文分为如下多个相干解答：

20个小技术，让数据可视化图表更业余！

最好谜底数据可视化是数据展现的常见形式，所谓一图抵千言，好的图表能高效通报信息，让观众了如指掌，差的图表往往会没有知所云。

人类年夜脑的一半齐全是用于解决可视化信息的。当你给用户展现一张信息图的时分，你曾经以年夜脑的最年夜带宽门路正在影响他了。

一张设计优异的数据可视化图能即时给予观者粗浅的印象，并能穿透一个复杂故事的杂乱直抵成绩的外围。

家喻户晓，纽约时报的可视化图表十分业余，既能论述现实，也没有失简约雅观。

作为一般人，其实只需恪守一些设计规定，加之一点审美训练，也能制造出业余的可视化图表。

此次给各人引见20个图表制造进程中有用的办法以及规定。

谬误的图表类型会招致混杂视听，一样的数据集能够抉择多种图表类型，但各人要留意鉴别用法。

你想要给观众展现甚么，这是最首要的抉择根据，上面给各人罗列了的十几种图表类型。

绘制程度条形图时，正在Y轴左侧绘制负值，正在Y轴右侧绘制正值，没有要把正负值绘制到轴同一侧。

垂直柱状图同理。

截断Y轴会招致表白失真。正在上面的示例中，查看左侧的图表，能够很快患上出论断，值B比D年夜3倍，而实际上差别要小患上多。

从0基线开端可确保用户取得更精确的数据表白。

关于折线图，假如始终将Y轴比例限度为从0开端可能会使图表过于平整，无奈表白趋向变动。

因为折线图的次要指标是示意趋向，比拟正当的是依据数据范畴调整比例，放弃折线上下高度盘踞Y轴范畴的三分之二。

折线图是由线衔接的“标志”组成，通常可用于表白工夫序列变动。

过后间距离很小，且工夫点较多时，折线是一种十分好的展现变动的形式，比方股票分钟线。

但若工夫点比拟希罕，且工夫距离年夜，最佳是应用柱状图来展现，比方月销质变化。由于此状况下折线图容易招致混杂。

滑润圆滑的折线图可能正在视觉上使人愉悦，但它们扭曲了面前的实际数据，并且过粗的线条掩饰笼罩了真实的“标志”地位。

普通状况下，为了节流可视化空间，当有两个数据系列具备相反的怀抱但巨细没有同时，可能偏向于应用双轴图表。

但双轴图表不只难以浏览，并且还会误导观众，认为代表了2个数据系列之间的比拟。

年夜少数用户没有会亲密存眷双轴比例差别，只是阅读图表，可能患上犯错误的论断。

饼图是最受欢送且常常被误用的图表之一。

正在年夜少数状况下，条形图是更好的抉择。然而，假如非要应用饼图，需求留意如下几个点：

不适当的标签，无论图表多难看——它都简直不意思。

间接正在图表上标志对一切查看者都十分有协助，由于了如指掌，更节流工夫。

查看图例需求破费不少工夫，普通观众没有会细心去比照图例以及图表的颜色。

将值放正在切片之上可能会招致多个成绩，可读性差，薄切片无奈标注等。

更好的做法是，为每一个数据标签增加带有明晰指向的玄色标签。

假如饼图切片巨细无程序，则很难了解表白的内容。

以是饼图切片需求以肯定规定排序，普通是将最年夜的切片放正在12点钟地位，而后按顺时针标的目的降序搁置下一个切片。

柱状图排序也要防止随机性，依照肯定规定排序会愈加明晰易读。

将最年夜值放正在顶部（关于程度条形图）或左侧（关于垂直条形图），以确保最首要的值盘踞最突出的空间，缩小眼球静止以及浏览图表所需的工夫。

当咱们去掉饼图两头局部并创立一个圆环图时，咱们能够腾出空间来显示额定的信息，但若宽渡过窄，它会使图表变患上很难浏览。

不用要的款式不只会扩散留意力，还可能招致对数据的曲解，让用户孕育发生谬误印象。

应该防止如下几种：

颜色是无效数据可视化的一个组成局部，正在设计时思考这3种调色板类型：

钻研数据标明，约莫每一12集体中就有1人是色盲。图表只有正在宽泛的受众能够拜访时，能力最年夜化它的代价。

以是正在配色时留意如下几个方面：

确保排版精确转达信息，并协助用户专一于数据，而没有是扩散留意力。

留意如下几点：

标签太长时没有要应用旋转角度，而是用程度条形图来表白，这个简略的技术将确保用户可以更无效地寓目图表。

假如你想向Web以及APP名目增加交互式图表，将应用甚么图表库？

如今有不少业余的图标库可供抉择，比方echarts、highcharts等。

图表库蕴含了许多后面提到的交互以及规定。基于界说的库进行设计将确保易于施行，并为你提供年夜量交互设法主意。

经过更改参数、可视化类型、工夫线协助用户进行探究，可交互式图表能更无效的猎取有用的信息。

好的数据可视化图表会正在你的脑海里久久留下对于现实、趋向或许进程的心思模子。

图表制造其实不难，但好的图表需求留意不少细节，防止弄巧成拙、矫枉过正。

数据可视化是甚么啊？怎样做？

最好谜底作甚数据可视化

这里次要是指工作场景中的数据可视化(海报类、信息图没有正在范畴内)。

数据可视化就是承接数据剖析之后的数据展现，包罗图表设计、动效组合，构成二维图表，三维视图、联动钻取，搭配成年夜屏……

数据可视化的性能次要表现正在两个方面：一是数据展现;二是营业剖析。数据展现很好了解，就是将已知的数据或数据剖析后果经过可视化图表的形式进行展现，构成报表、看板、dashboard、乃至合营如今盛行的年夜屏展现技巧，数据展现的形式也愈来愈为人所承受以及欢送。营业剖析就是正在看到图表、dashboard、年夜屏之后，将所剖析的怀抱以及数占有效地转化为有贸易代价的见地，使其可以为基于现实所做的决议计划提供支持。

数据可视化的对象

关于数据可视化，有诸多对象，如：

一、图表类插件：ECharts、Highcharts、D3js等性能都非常弱小。

二、数据报表类：Excel、金蝶、FineReport等，关于一样平常的报表制造，易学适用。

三、可视化BI类：比方cognos、tableau等，更间接地针对营业剖析。

，前二者是纯正的可视化图标，后二者涵盖从数据采集、剖析、治理、发掘、可视化正在内的一系列复杂数据解决。

若何完成牢靠的数据可视化

数据可视化终极还要回归到“浏览者”，经过通报有指向性的数据，找出成绩所正在，制订正确决议计划。以是数据的代价没有正在于被看到，而正在于看到之后所惹起的考虑以及举动。

这里，企业内数据还没有同于一般的使用数据，它们年夜多没有是经过算法顺序间接孕育发生代价使用于用户，而是经过正当的展现以及剖析，再经使用者或治理者考虑以及判别，最初采取举动，从而施展代价。

一、谁是可视化的受害者

无论你正在做一份传统的报表，报告请示的PPT仍是其余，起首需求搞分明这是给谁看的，他需求理解哪些事项，存眷那些目标，正在决议计划进程中会若何行使你展现的信息以及数据，一句话归纳综合就是搞分明数据剖析工作的指标，这一张报表是用来做甚么的。后续的数据剖析工作以及剖析陈诉里所要出现的全副内容，之后都是要牢牢环抱着这个指标主题而效劳的。

二、梳理目标体系

数据可视化是要讲冗杂的各条数据，梳理成目标，环抱每一个营业财政、发卖、供给链、消费等构成目标体系，最初经过可视化的形式展示，比方回款率、收益效率….

能够说，数据剖析工作能否胜利，大要就正在目标的梳理。这个工作需求数据中心的职员或许BI组的职员深化营业一线去调研需要，拉来数据，建好数仓….

【目标体系分享】

若何针对营业场景做数据剖析-批发业治理目标

数据化治理的目标体系年夜全(一)，店肆与发卖

数据化治理的目标体系年夜全(二)，商品、电商、策略决议计划

剖析消费以及库存，靠这一套目标就够了!

将数据可视化与营业计划连系起来

数据可视化年夜屏的前景若何

最好谜底数据可视化年夜屏作为一种展现数据的手法，其前景正在很年夜水平上取决于人们对数据的需要以及应用形式。跟着年夜数据时代的降临，数据曾经成为决议计划的要害，而若何无效地展现这些数据就显患上尤其首要。

起首，数据可视化年夜屏的需要在继续增进。这次要源于如下几个缘由：一是跟着企业数字化转型的推动，年夜量的数据需求被整合、剖析以及展现；二是人们对信息猎取的形式在发作变动，更偏向于直观、生动的信息展现形式；三是数据可视化年夜屏可以为企业提供一种全新的、可视化的数据交互形式企业更好天文解以及剖析数据。

其次，数据可视化年夜屏的使用畛域也正在一直扩展。最后，数据可视化年夜屏次要使用于企业的展现以及报告请示，如今则更多地被使用于营业监控、决议计划支持以及数据剖析等畛域。例如，正在金融畛域，数据可视化年夜屏能够及时展现股票行情、买卖数据以及市场趋向；正在交通畛域，数据可视化年夜屏能够展现交通流量、路况信息以及车辆运转情况等。

别的，跟着技巧的倒退，数据可视化年夜屏的体现方式也正在一直丰厚。从最后的动态年夜屏到如今的静态、交互式年夜屏，数据可视化年夜屏的技巧在一直提高。这使患上数据可视化年夜屏可以愈加生动、直观地展现数据，同时也进步了用户与数据的交互体验。

连系我集体的经历来看，数据可视化年夜屏的前景十分广阔。跟着企业对数据的需要一直添加，数据可视化年夜屏将会成为企业展现以及行使数据的首要手法。同时，跟着技巧的一直提高以及使用畛域的一直扩展，数据可视化年夜屏将会正在将来施展愈加首要的作用。

总的来讲，数据可视化年夜屏作为一种展现数据的手法，其前景十分广阔。将来，跟着技巧的一直提高以及使用畛域的一直扩展，数据可视化年夜屏将会正在更多的畛域失去使用以及推行。

置信对于股票数据可视化的常识，你都吸取了很多，也晓得正在面对相似成绩时，应该怎样做。假如还想理解其余信息，欢送点击本站财识的其余栏目。