数据可视化的实现
数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层 。
1.数据存储层
数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析 。
在考虑到数据安全的因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享） 。
2.数据计算层
这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：
产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；
分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；
数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；
分析师基于数据模型进行可视化分析 。
数仓提供的数据模型主要分为增量、全量数据，不能直接对某个较长范围的数据进行分析，举个例子1月1日、1月2日两天都产生了数据，增量、全量的数据存储方式效果如下：
以上述举例的“APP一周留存”，就需要每天计算一下隔日留存，才能够基于每天的隔日留存计算出一周的留存 。 分析师每天会有很多任务，大量的基础计算（如每天的隔日留存）就可让电脑自动完成，这里就需要依赖调度功能（你可以理解成一个自动运行公式的工具） 。
通过以上内容，我们可以得到多表关联、定时计算就是计算层的主要功能 。
3.数据展示层
数据展示层分为两部分：
一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等 。 根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图……
另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师 。 让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入 。 常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中 。
通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示） 。
如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单 。 它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟 。 所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事 。
如何做数据可视化的效果？ 数据可视化的普及和影响在相对较短的时间内急剧增加 。 Google趋势显示，自2009年以来，数据可视化的搜索频率几乎增长了100%，我们已经看到了大量可用的工具和软件，几乎任何人都可以相对轻松地创建数据可视化 。
比起文本，我们本能地更热衷于图像，因为大脑能够以更快的速度处理图像 。 然而，这并不意味着你可以把大量的图像和形状放在仪表板上，并期望你的观众赞叹 。 就像在我们被图像吸引背后的认知方面，还有其他固有的东西，在某种程度上，与潜意识的行为变得相关 。 其中之一就是第一印象 。
我们都知道这句话：第一印象持续一生 。 但它背后有多少真理呢? 好吧，事实证明：非常多 。 类似于本能战斗或逃跑反应，人类执行无意识思维的行为，称为快速认知; 比我们习惯的刻意的决策风格更直观，更快速 。
快速认知是我们从一个非常短暂的经验中深入挖掘和衡量真正重要的能力 。 正如我们被告知从来不要通过一本书的封面判断它一样，我们每天都使用这种能力，它通过快速解析大量的信息，决定什么是最重要的，而不采取较慢，更理性的思维方式 。
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