《数据可视化》课件 1.3梳理数据可视化的发展现状与趋势

数据可视化模块一

数据可视化概述CONTENTS01.认识数据可视化03.梳理数据可视化的发展现状与趋势

02.探索数据可视化的电商运用场景目

录教学目标1.了解数据可视化的概念以及常见形式；2.明确数据可视化的作用以及对企业的价值；3.明确数据可视化在电商领域中的不同应用场景；4.熟悉数据可视化的发展历程和现状；5.明确数据可视化的发展趋势。知识目标1.能够意识到数据可视化对企业的价值；2.能够根据数据类型发掘出数据可视化的不同应用场景。能力目标1.具备较强的数据分析能力，能够从海量数据中提取有价值的信息，并通过可视化手段呈现出来；2.具备执业操守，能够正确、公正地呈现数据可视化结果。素质目标项目导览任务三梳理数据可视化的发展现状与趋势知识内容PART01一、数据可视化的发展历程1234传统图表阶段依靠手工绘制，包括柱状图、折线图、饼图等简单的图表形式。能够直观地展示数据的某些特征，但制作过程耗时耗力，且难以处理大量数据。计算机化图表阶段利用计算机软件来生成图表，提高了制作效率，并使得图表更加精确和复杂。数据可视化软件阶段专门的数据可视化软件应运而生,这些软件可以处理大量数据，并提供了丰富的可视化模板和工具，如Tableau、PowerBI等。人工智能驱动的数据可视化阶段AI可以自动分析数据，并生成易于理解的视觉表现形式,还可以根据用户的反馈不断优化视觉表现形式，提高数据可视化的效率和精度。二、数据可视化的发展现状数据可视化技术也在不断创新和演进，如与人工智能、机器学习等技术的结合，使得数据可视化更加智能化和自动化。数据可视化工具和功能日益丰富和完善，能够满足不同领域和场景的需求。随着大数据时代的到来，数据可视化技术得到了迅猛的发展。二、数据可视化的发展现状市场规模持续增长根据《数据可视化分析平台市场现状及未来发展趋势2024-2030》报告显示：

61亿美元107亿美元2023年营销额达2030年达技术创新推动发展实现自动化数据分析、模式识别和洞察生成，使数据分析师和决策者能够更专注于解释见解并做出明智的选择。实时仪表板和交互式数据流提供了数据的动态视图，允许用户跟踪变化、识别模式并在事件发生时及时响应。二、数据可视化的发展现状应用场景不断拓展企业应用:理解和分析数据，优化业务流程，提升决策效率。政府领域：通过数据可视化工具来展示政策效果、监测社会动态等。科学研究与工程设计：帮助研究人员和工程师更直观地理解数据和模型二、数据可视化的发展现状

竞争格局与主要企业全球核心厂商包括百度智能云、阿里云、腾讯云、华为云和Tableau等企业在全球数据可视化分析平台市场中占据重要地位。这些企业在技术研发、产品创新和市场推广等方面具有明显优势。在中国市场，越来越多的国内企业开始参与到数据可视化市场的竞争中来。三、数据可视化的发展趋势‌实现自动化数据分析、模式识别和洞察生成，人工智能算法能够识别复杂数据集中的隐藏模式和关系，而机器学习模型则能预测未来的趋势和行为，从而提高数据可视化的智能化水平，例如，ChatGPT等。人工智能技术和机器学习带来的促进作用实时仪表板和交互式数据流能够提供数据的动态视图，帮助用户跟踪变化、识别模式，并在事件发生时迅速做出响应。实时数据可视化成为重要趋势如时空数据、多变量数据等，以提供更全面的数据洞察。同时，交互式可视化技术将使用户能够更自由地探索数据，通过简单的操作即可轻松挖掘数据中的信息。数据可视化更加注重多维度的数据展示技术创新三、数据可视化的发展趋势三、数据可视化的发展趋势企业能够更准确地理解市场趋势、客户行为等，从而制定更加有效的商业策略。1金融、保险等领域，数据可视化技术被广泛应用于风险监控和管理，能够直观地看到风险分布和变化趋势，提高风险防控能力。2医疗领域，数据可视化技术能够将病人的生理数据、医药费用等进行分析和展示，帮助医生更好地制定诊疗方案，还可以用于疾病监测、流行病学研究等方面。3地理信息领域，数据可视化技术能够将地理数据进行有效呈现，为城市规划、环境保护等领域提供支持。4应用拓展三、数据可视化的发展趋势用户体验提升个性化与定制化更加注重满足用户的个性化需求，用户可以根据自己的需求定制符合自己喜好的可视化效果。推动数据民主化进程通过提供直观、易用的数据可视化工具，使更多的人能够接触和理解数据，从而做出更加明智的决策。数据可视化工具更易于使用即使是非技术用户也能够通过简单的操作完成数据可视化的过程，降低了数据可视化的门槛三、数据可视化的发展趋势跨界融合数据可视化将与云计算、大数据、物联网等技术深度融合，形成更加完整的数据处理和分析体系。例如，云端化的数据可视化工具将使用户能够随时随地访问和分享数据可视化成果。未来，数据可视化将不仅仅局限于某一学科领域，而是将广泛应用于各个学科领域。例如，在科研领域，数据可视化技术将被用于展示实验结果、分析数据关系等；在教育领域，数据可视化技术将被用于教学演示、学生作业展示等方面。任务实施PART02活动1梳理数据可视化的发展现状景

数据可视化的发展历程可以追溯到多个世纪前，但其现代形态和广泛应用主要得益于计算机技术和图形学的发展。请通过各类专业书籍、在线学习资源、课程、社交媒体、线上培训等渠道获取知识，并完成表1-10的填写。步骤1:了解数据可视化的发展历程表1-10数据可视化发展历程发展阶段时间具体内容

活动1梳理数据可视化的发展现状

数据可视化的发展阶段主要体现在市场规模、技术应用、应用场景以及竞争格局等方面，请根据这些提示梳理出具体内容，并完成表1-11的填写。步骤2：梳理数据可视化的发展现状表1-11数据可视化发展现状发展现状具体内容市场规模

技术应用

应用场景

竞争格局活动2梳理数据可视化的发展趋势

请通过各类专业书籍、在线学习资源、课程、社交媒体、线上培训等渠道搜集技术创新如何为数据可视化带来新的发展趋势，并将重点内容整理至下方横线上。步骤1：梳理数据可视化在技术方面的发展趋势

活动2梳理数据可视化的发展趋势搜集数据可视化在应用场景方面的发展趋势，并将重点内容整理至下方横线上。步骤2：梳理数据可视化在应用拓展方面的发展趋势

活动2梳理数据可视化的发展趋势

搜集数据可视化在用户体验方面的发展趋势，并将重点内容整理至下方横线上。步骤3：梳理数据可视化在用户体验方面的发展趋势

活动2梳理数据可视化的发展趋势

‌搜集数据可视化在跨界融合方面的发展趋势，并将重点内容整理至下方横线上。步骤4：梳理数据可视化在用跨界融合方面的发展趋势