可视化数据图表怎么做？如何实现三维数据可视化？

目录
一、三维数据可视化的要点
1. 明白数据可视化的目的
2. 筛选与整理数据
3. 选择合适的图表类型
4. 运用专业工具制作
5. 优化图表的展示效果
二、数据可视化图表怎么做？
1. 明白三维数据的特性
2. 数据处置惩罚与三维建模
3. 设置光照与材质效果
4. 添加交互功能提拔体验
三、可视化的价值与展望
1. 可视化的紧张价值
2. 将来发展趋势
总结

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在财富管理场景中，中信证券借助三维可视化数据图表，将客户资产配置布局立体呈现，使客户经理向客户讲授投资方案的沟通服从提拔近 70%。
零散的数据若无法以直观、立体的方式呈现，其蕴含的潜伏价值便难以被发掘。可视化数据图表与三维数据可视化作为连接数据与决策的桥梁，正在各行业发挥着不可替换的作用。
如果你不清晰可视化数据图表怎么做，接下来，我将从三维数据可视化的要点出发，具体讲讲可视化数据图表的制作方法。
一、三维数据可视化的要点

1. 明白数据可视化的目的

在着手制作可视化数据图表之前，我们必须清晰地明白制作的目的。不同的目的会导向不同的图表类型和数据呈现方式。如果我们的目的是展示数据随时间的变化趋势，那么折线图会是一个很好的选择。分析某公司过去一年每月的销售额变化，折线图可以大概清晰地呈现出销售额的升沉环境，让我们一眼就能看出销售的旺季和淡季。若目的是比力不同种别之间的数据巨细，柱状图或条形图则更为合适。
2. 筛选与整理数据

数据是可视化的基础，选择合适且正确的数据至关紧张。我们要确保数据的来源可靠，并且对数据进行仔细的筛选和整理。起首，去除数据中的噪声和错误信息，例如重复的数据记录、明显不合理的数值等。其次，根据制作目的对数据进行分类和汇总。好比，在分析某电商平台不同品类商品的销售环境时，我们可以按照商品的品类对销售数据进行分类，然后汇总每个品类的销售额、销售量等信息。
3. 选择合适的图表类型

不同的图表类型适用于不同的数据和展示目的。除了前面提到的折线图、柱状图、条形图和饼图外，还有散点图、气泡图、雷达图等。散点图紧张用于展示两个变量之间的关系。气泡图在散点图的基础上增长了第三个变量，用气泡的巨细来表示。在分析不同城市的经济发展环境时，可以用横坐标表示城市的 GDP 增长率，纵坐标表示人均收入，气泡的巨细表示城市的人口规模。雷达图则得当用于比力多个变量在不同对象上的体现。
4. 运用专业工具制作

如今有许多专业的工具可以帮助我们制作可视化数据图表。
Excel：这是一款广泛使用的办公软件，它具有简单易用的图表制作功能。用户只需选择数据，然后在菜单中选择相应的图表类型，即可快速生成基本的图表。同时，Excel 还提供了一些基本的图表美化和数据标注功能，如调解图表的颜色、字体、坐标轴等，使图表更加美观和清晰。
FineBI：作为一款专业的数据可视化工具，具有强大的交互功能和丰富的可视化效果。用户可以通过简单的拖拽操纵将数据转化为各种图表，并且可以进行及时的数据探索和分析。 还支持与多种数据源进行连接，方便数据的获取和整合。企业可以将不同部分的业务数据、财务数据等整合到FineBI中，制作出综合性的可视化报表。FineBI模板
Python：对于有肯定编程基础的用户，Python 是一个很好的选择。Python 有许多用于数据可视化的库，如 Matplotlib、Seaborn 等。这些库提供了丰富的图表类型和定制选项，可以实现高度个性化的可视化效果。例如，使用 Matplotlib 可以绘制出复杂的三维图表，通过编写代码可以正确控制图表的每一个细节。

5. 优化图表的展示效果

制作好图表后，还须要对其展示效果进行优化，以进步图表的可读性和吸引力。起首，确保图表的标题清晰明了，可以大概正确传达图表的核心内容。其次，合理设置坐标轴的刻度和标签，避免数据过于密集或稀疏。另外，使用适当的颜色和字体，使图表看起来更加美观和专业。FineBI 内置超过 50 种图表类型，涵盖了从基础的柱状图、折线图、饼图，到复杂的漏斗图、箱型图、桑基图、流向地图等，满足各类数据展示需求。这些图表不仅样式丰富，还具备出色的动态效果与强大的交互功能。通过下钻、上卷、旋转、切片、联动等 OLAP 多维分析操纵，用户可以深入发掘数据细节，从不同维度审阅数据规律，发现隐藏在此中的业务洞察。

二、数据可视化图表怎么做？

1. 明白三维数据的特性

三维数据与二维数据相比，增长了一个维度的信息，可以大概更全面地展示数据的特性和关系。在地理信息系统中，三维数据可以表示地形的高度、建筑物的层数等。例如，通过三维数据可视化，我们可以直观地看到山脉的升沉、城市中高楼大厦的分布环境。在医学范畴，三维数据可以用于展示人体器官的形态和布局。
2. 数据处置惩罚与三维建模

在进行三维数据可视化之前，须要对数据进行处置惩罚和建模。起首，将原始数据转换为得当三维可视化的格式。如果是地理数据，可能须要将其转换为 GIS 格式；如果是医学影像数据，可能须要进行三维重建。然后，根据数据的特点和可视化的目的，构建合适的三维模子。
3. 设置光照与材质效果

光照和材质是影响三维可视化效果的紧张因素。合适的光照可以增强三维模子的立体感和真实感，而不同的材质可以体现出不同的物体特性。在展示金属物体时，可以使用具有反射效果的材质，使物体看起来更加传神。在展示玻璃物体时，可以使用透明材质，体现出玻璃的透明质感。通过调解光照的强度、方向和颜色，以及材质的颜色、光泽度等参数，可以使三维可视化效果更加传神和美观。
4. 添加交互功能提拔体验

为了进步用户的体验和数据探索本领，添加交互功能是必不可少的。用户可以通过交互操纵来改变视角、缩放模子、查看具体数据等。在三维地图中，用户可以通过鼠标拖动来旋转地图，通过鼠标滚轮来缩放地图，还可以点击地图上的标记点查看具体的地理信息。
三、可视化的价值与展望

1. 可视化的紧张价值

可视化数据图表和三维数据可视化在各个范畴都具有紧张的价值。在商业范畴，可视化可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和自身的经营状态。通过可视化分析销售数据，企业可以发现销售的热点产物和区域，从而调解营销策略，进步销售业绩。在科研范畴，可视化可以大概帮助科学家更直观地展示研究成果，促进学术交流和相助。例如，在天文学中，通过三维数据可视化可以展示星系的布局和演化过程，让科研职员更好地明白宇宙的奥秘。在政府决策中，可视化可以为政策订定提供有力的支持。
2. 将来发展趋势

随着技能的不停进步，可视化数据图表和三维数据可视化将迎来更广阔的发展远景。与人工智能的融合将是一个紧张的趋势。人工智能可以帮助我们主动分析数据，选择最合适的可视化方式，并进行及时的数据更新和预测。例如，通过机器学习算法分析大量的数据，主动生成最能展示数据特性的可视化图表。假造现实（VR）和增强现实（AR）技能的应用也将为可视化带来全新的体验。用户可以通过 VR 设备身临其地步感受三维数据可视化的场景，或者通过 AR 设备将假造的可视化数据与现实场景相结合，实现更加直观和交互性强的可视化效果。
总结

可视化数据图表和三维数据可视化是将数据转化为有价值信息的紧张手段。通过把握可视化数据图表的制作方法和三维数据可视化的实现途径，我们可以更好地发掘数据的潜力，为各行业的发展提供有力的支持。

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