千锋教育长沙大数据开发技术怎样
很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，千锋教育作为中国IT职业教育的领先品牌顺势而为重磅推出大数据课程，采用“技术+管理”集合的方式,让你快速掌握大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，成为当下企业紧缺的“复合型”研发人才。今天千锋教育小编的技术分享是大数据可视化中的常见误区：
1、数据过载
许多可视化数据和BI仪表盘的牺牲品数据过载——内容拥挤，其中一些可能不添加任何数据的理解。例如，尽管三维图表看起来可能令人印象深刻，但他们往往使数据的解释更加困难。
同样的，BI仪表盘与5图表和众多的标签可能会展示数量显著的研究结果，但如果你的读者无法区分他们在看什么，终也是无用的。不必要的插图、阴影、字体和纹饰会使数据分散，所以尽量少用。在大多数情况下,少即是多。
2、访问轴
处理定量数据时，条形图或折线图是使内容可视化方法之一。一个常见的错误是图表轴;当它看上去是有效启动轴值越高于零时值越大，这可以将酒吧营业额和他们价值观的表示。
3、不要“切太薄”
处理全部数据时，数据通常以部分到整体关系的形式出现，更为人知的是叫做饼图。 饼图是一种非常受欢迎的表现数据的方法，然而饱受非议的是，正如Walter Hickey所说，它是“他们表面上被设计用来做的令人难以置信的糟糕的一件事，”。
没有区段标签，实际上很难区分饼状图段的大小(你能区分36%和37%之间的差异吗?)，因此确保图表的所有区域都清楚地标记。 此外值得考虑的是所使用的类别的数量; 太多不同的段使得每个段之间难以区分。
4、交叉线
位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。 因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。 您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。 在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。
大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。千锋教育大数据开发新进企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
5、适当的颜色
热图是数据可视化世界中新的图表之一，并迅速变得流行。 使用地理空间作为基础是完分类数据，但有一些障碍可能会使你迷惑。 颜色和数据范围都应在热图中正确使用。
一些颜色比其他颜色更突出，这可能给数据带来不必要的权重。 相反，使用具有不同阴影的单一颜色来显示强度水平。 对于数据本身，请选择3-6个数字范围，在它们之间均匀分布数据。 +/-符号可以扩展高的和低的范围。
千锋教育：http://www.mobile***/
千锋长沙校区：http://cs.mobile***/
长沙校区地址：湖南省长沙市岳麓区麓谷企业广场A2栋三单元306号
培训咨询专线：400-627-7899 021-56166283/56166279
咨 询 Q Q : 1660794050
面授课程：全栈Web开发+培训、全链路设计培训、PHP全栈+服务器集群培训、JavaEE+分布式开发培训、大数据+人工智能培训、 Unity游戏开发培训、Python培训、云计算+Python运维培训、全栈软件测试培训、Android培训、iOS培训、好程序员
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同样的，BI仪表盘与5图表和众多的标签可能会展示数量显著的研究结果，但如果你的读者无法区分他们在看什么，终也是无用的。不必要的插图、阴影、字体和纹饰会使数据分散，所以尽量少用。在大多数情况下,少即是多。
2、访问轴
处理定量数据时，条形图或折线图是使内容可视化方法之一。一个常见的错误是图表轴;当它看上去是有效启动轴值越高于零时值越大，这可以将酒吧营业额和他们价值观的表示。
3、不要“切太薄”
处理全部数据时，数据通常以部分到整体关系的形式出现，更为人知的是叫做饼图。 饼图是一种非常受欢迎的表现数据的方法，然而饱受非议的是，正如Walter Hickey所说，它是“他们表面上被设计用来做的令人难以置信的糟糕的一件事，”。
没有区段标签，实际上很难区分饼状图段的大小(你能区分36%和37%之间的差异吗?)，因此确保图表的所有区域都清楚地标记。 此外值得考虑的是所使用的类别的数量; 太多不同的段使得每个段之间难以区分。
4、交叉线
位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。 因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。 您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。 在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。
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5、适当的颜色
热图是数据可视化世界中新的图表之一，并迅速变得流行。 使用地理空间作为基础是完分类数据，但有一些障碍可能会使你迷惑。 颜色和数据范围都应在热图中正确使用。
一些颜色比其他颜色更突出，这可能给数据带来不必要的权重。 相反，使用具有不同阴影的单一颜色来显示强度水平。 对于数据本身，请选择3-6个数字范围，在它们之间均匀分布数据。 +/-符号可以扩展高的和低的范围。
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