Cómo utilizar la tabla de disprosio
Los gráficos de disprosio se implementan principalmente a través de dos tipos de herramientas de programación y no programación. Para la visualización de datos creados desde una perspectiva artística, una herramienta típica es Processing.js, que es un lenguaje de programación proporcionado para artistas. Desde la perspectiva de las estadísticas y el procesamiento de datos, el lenguaje R es una herramienta típica que puede realizar tanto análisis de datos como procesamiento de gráficos.
Además, a continuación se hará un balance de cinco herramientas comerciales de visualización de datos. Sus características comunes son un umbral técnico bajo, conveniencia y facilidad de uso, y soporte para múltiples fuentes de datos, que pueden ayudar a las empresas a obtener el valor. en datos de forma más intuitiva.
Excel siempre ha sido uno de los programas utilizados por los usuarios para la visualización visual de datos. Puede mostrar visualmente fuentes de datos seleccionadas a través de los gráficos integrados de Excel. Al mismo tiempo, Excel admite visualización visual en 3D. Microsoft ha lanzado un complemento llamado GeoFlow, que es una herramienta de visualización de datos en 3D desarrollada combinando Excel y Bing Maps.
Esta herramienta se puede ejecutar como un complemento y actualmente es compatible con Excel2013 y Office365ProPlus. SAS Visual Analysis (VA) tiene poderosas capacidades de exploración y visualización de datos. No es un simple producto de inteligencia empresarial, sino un producto que combina completamente capacidades de análisis e inteligencia empresarial y es rápido y fácil de usar.
Estamos en un período en el que están surgiendo diversas tecnologías y es urgente integrarlas. El análisis visual de SAS tiene una amplia gama de aplicaciones, y todo el mundo puede beneficiarse de su uso, ya sea un pequeño grupo de trabajo. , una pequeña y mediana empresa o una empresa muy grande.
El significado de visualización de datos:
El espacio de datos es un espacio de información multidimensional compuesto por un conjunto de datos compuesto por atributos n-dimensionales y m elementos que se refieren al desarrollo; de determinados algoritmos y herramientas realizan deducciones y cálculos cuantitativos sobre los datos.
El análisis de datos se refiere a cortar, bloquear, rotar y otras acciones para analizar datos multidimensionales, de modo que los datos puedan observarse desde múltiples ángulos y lados. La visualización de datos se refiere al proceso de representar datos en grandes conjuntos de datos en forma de gráficos e imágenes, y utilizar herramientas de desarrollo y análisis de datos para descubrir información desconocida.
Se han propuesto muchos métodos para la visualización de datos, que se pueden dividir en tecnología basada en geometría, tecnología orientada a píxeles, tecnología basada en iconos, tecnología basada en capas, tecnología basada en imágenes y tecnología distribuida y más. .