数据分析 翻译-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析 翻译的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析 翻译的解答，让我们一起看看吧。

1. sectionanalysis翻译？
2. 什么是数据可视化？

section***ysis翻译？

答:section***ysis翻译区段

称横断面分析、截面分析。横向分析法是对同一时期数据资料进行横剖研究，探讨社会经济现象和自然状况在特定时期相关程度、关系与变化的方法。 

什么是数据可视化？

随着互联网的快速发展，我们进入到一个新的时代，信息的处理速度也越来越快，在过去，我们分析数据用Excel便能完成工作，但如今，海量的数据让Excel处理数据的能力越来越慢，我们应该如何分析数据、展示数据，成为了新的课题。

可视化在数据分析流程中具有重要的意义，它往往体现了数据分析报告中的决定性一环，那什么是数据可视化呢？

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。

数据可视化的目标，首先在于做数据的目的。数据的目的在于“准确”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。为了让数据看起来更加直观，让使用者能够第一时间读懂数据的目的，让数据本身更有说服力，因此数据可视化也带有三项目标。

1.准确：精确地展示数据的特征。

2.清晰：直观地了解数据目的信息。

3.美观：页面协调美观，让人感觉舒服。

那么，我们怎么才可以做好数据可视化？

首要就是选择合适的图表，但是选择图表需要考虑两个方面，数据想表达什么？各个类型的图表特性是什么？结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下是“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适的图表类型。

图表选择是准确、有效传达信息非常重要的一步。有了这份指南在手，在确定我们想展示的数据内容后，只要按图索骥，就能找到相应的图表类型建议，方便又轻松。

其次，是针对各个图表去设计页面的布局。通过排版布局，把重点指标放在核心区域，让观看者能够迅速解读关键信息。同时还要合理地利用可视化的设计空间，确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下，保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡，提升设计美感。而且在可视化整体布局中不要使用过于复杂的元素以免影响数据呈现。

最后，还要考虑整个页面的配色。我们要保持整体色彩感觉一致，配色风格一致，图标、图像的视觉风格以及尺寸一致，按钮的风格也要统一，不同颜色之间搭配协调。

总而言之，无论以怎样的方式去展示数据，我们的最终目的都是为了让他人更快的理解需要传达的信息，或者是发现数据分析所发现的信息特征，理解数据可视化的核心价值才是关键！

数据可视化就是把结构性数据或者非结构性数据用图表的形式展现出来，使人们更更加直观的发现隐藏在数据里的信息，便于人们进行决策。数据可视化的展示需要比传统的表格和文档形式用更加直观的方式展现，更具说服力。H5技术的应用后，数据可视化图形往往还具有一定的交互能力，更能动态的展示数据，并且可以根据用户的输入操作进行数据实时变化，更加直观的挖掘出数据中有价值的信息。数据可视化是商业智能BI的基础。

***用数据可视化工具后，可以展现的图形更加多样和丰富，除了传统的饼图，柱形图，折线图等常见图形外还有气泡图，面积图，仪表板，GIS地图，瀑布图，漏斗图，词云等酷炫图表，这些图表可以满足不同类型的展示和分析需求。

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图：直观显示数据完成的进度；

折线图：分析数据的变化趋势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

堆积柱状图

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布；

矩形树图：分析不同维度数据的占***布情

数据分析需要对数据的价值进行挖掘。在大数据时代背景下，数据可视化不能“单独作战”。一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成一整套大数据分析平台。

数据可视化除了要进行数据处理和数据展示外，还要强调功能易用性和操作人性化，除了技术人员外，需要让更多的业务人员能够了解数据平台，了解数据可视化，使业务人员能够自助参与数据分析。

到此，以上就是小编对于数据分析 翻译的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析 翻译的2点解答对大家有用。