《数据可视化》课件 模块一 数据可视化概述

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一认识数据可视化知识内容PART01一、数据可视化的概念数据可视化是一种将数据、信息、知识等抽象事物转化为视觉表达的技术，它通过图形、图像、动画等多媒体形式来展示数据，使人们可以更直观、快速地理解并处理这些信息。一、数据可视化的概念图表形式地图形式动画形式仪表盘形式数据可视化不仅仅局限于传统的图表形式，还包括地图、动画、仪表盘等多种表现形式，其基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像。二、常见的数据可视化形式04.直方图06.饼图03.条形图常见的数据可视化形式05.箱型图01.折线图02.柱形图10.堆积图09.地图08.热力图07.散点图二、常见的数据可视化形式折线图将数据标注成点，并通过直线将这些点按某种顺序连接而成的图表。能够清晰地展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，包括增减的趋势、速率、规律及峰值等特征。柱形图是由一系列宽度相等的纵向矩形条组成的图表。用于反映不同分类数据之间的差异，便于比较各组数据的大小。二、常见的数据可视化形式如下图所示条形图是横置的柱形图，由一系列高度相等、长短不一的横向矩形条组成。适用于矩形条数量较多或需要水平展示的场景。直方图由一系列高低不齐的纵向矩形条或线段组成的图表。反映数据的分布和波动情况，常用于统计数据的分布情况。二、常见的数据可视化形式箱形图饼图利用数据中的五个统计量（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值）描述数据的一种图表。反映一组或多组数据的对称性、分布程度等信息。由若干个面积大小不一、颜色不同的扇形组成的圆形图表。用于显示数据中各项大小与各项总和的比例，便于理解各部分在整体中的占比。二、常见的数据可视化形式热力图散点图热力图又称X-Y图，由若干个数据点组成的图表。用于判断两变量之间是否存在某种关联，或者总结数据点的分布模式。通过颜色的深浅来表示数据的强度、密度或分布情况的图表。适用于展示矩阵数据或地理空间数据，能够直观地反映数据的密集程度和分布情况。二、常见的数据可视化形式地图用于显示地理位置相关数据的图表。能够结合地理空间信息展示数据的分布情况，帮助用户更好地理解数据与地理位置之间的关系。堆积面积图由若干折线与折线或水平坐标轴之间的填充区域组成的图表。用于反映整体与部分的关系。堆积柱形/条形图由若干个以颜色或线条填充、高度不一的纵向矩形条或横向矩形条堆叠而成的图表图表。反映每个构成部分在总体中的比重。二、常见的数据可视化形式数据可视化形式多种多样，选择合适的可视化方式能够更好地展示数据的特征和规律。雷达图面积图树状图气泡图三、数据可视化处理流程为方便用户进行操作和交互，可视化页面应具备一定的交互功能，例如钻取、过滤、缩放等。将预处理后的数据通过图形、图表等形式展示出来，以实现数据的可视化。对数据进行清洗、整理、归纳等预处理工作，以保证数据的准确性和一致性。数据预处理01数据可视化02交互功能03四、数据可视化的作用简化数据以更加简洁、更有条理的形式将海量数据展现处理，并且能够在更少的空间内展示大量的数据。揭示规律将数据间的深层次联系和内在规律以视觉的形式揭示出来，使得用户能够在短时间内迅速了解大量数据。增强数据吸引力将大量数据转化为视觉呈现效果，能够使得本来枯燥的数据更具吸引力和可读性。010203五、数据可视化的价值提升决策效率与准确性数据可视化与决策效率数据可视化通过图形、图表等形式，将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，使决策者能够快速把握数据中的关键信息和趋势，减少解读数据的时间和成本。数据可视化与决策准确性企业可以深入挖掘数据背后的规律和价值，发现潜在的市场机会和风险，从而制定出更加精准、有效的市场策略和决策方案。五、数据可视化的价值优化运营管理实时监控与预警数据可视化可以实时监控企业运营的关键指标，如销售额、库存量、客户满意度等。一旦发现异常或风险，系统能够及时发出预警，帮助企业快速响应并解决问题。资源优化配置通过可视化平台，企业可以实时了解各部门的运营情况，从而更合理地将资源分配到最需要的部门和项目上。这种资源优化配置有助于提高资源利用效率，降低运营成本。五、数据可视化的价值增强团队协作与沟通数据可视化平台可以作为企业内部信息共享的桥梁，使各部门之间能够实时了解彼此的工作进展和成果，促进信息的流通和共享。信息共享与流通01团队协作效率提升02团队成员可以共同查看和分析可视化数据，共同探讨解决问题的方法，提高团队的协作效率和问题解决能力。五、数据可视化的价值数据可视化可以简化数据处理和分析的流程，使企业员工能够更加专注于核心工作，提高工作效率。工作流程简化可视化数据能够激发员工的创新思维和想象力。通过对数据的直观展示和分析，员工可以更容易地发现新的机会和创新的点子，从而推动企业在产品开发、市场营销等方面的创新。创新思维激发提高工作效率与创新能力任务实施PART02活动1认识数据可视化的概念

视觉感知作为人类最重要的信息接收形式，输入了从外界获取的大部分信息，而面向大众用户，将数据进行可视化呈现是发布和传播信息的有效途径，能够达到信息共享、信息协作以及信息过滤等目的。那数据可视化到底指的是什么，其概念具体是什么，作为实习生的王明，这是他首先要了解的内容。作为数据可视化领域的新手，王明可以通过各类专业书籍、在线学习资源、课程、社交媒体、线上培训等渠道获取知识，并结合自己的实践经验进行深刻理解。请同学们通过自主学习获取数据可视化的概念，查看不同学者、专业人士对数据可视化概念的理解，然后写出自己的理解。步骤1：理解数据可视化的概念活动1认识数据可视化的概念

数据可视化需要借助图形化手段，清晰、有效地传达信息，而其又有许多固定的视觉传播形态，只有选择合适的呈现方式，才能最直观准确地进行信息传达。在理解了数据可视化的概念之后，王明就需要了解常见的数据可视化形式，了解各种形式的特点及适用场景，为之后的具体实践打好理论基础。请同学们通过各类专业书籍、在线学习资源、课程等渠道了解常见的数据可视化形式，了解其各自的特点和适用场景。步骤2：明确常见的数据可视化形式表1数据可视化形式形式特点适用场景

活动1认识数据可视化的概念

数据可视化需要完成数据空间到图形空间的映射，将复杂数据进行简单明了地表达。为了达到这个目的，需要对数据按照一定的流程进行处理，王明需要探索这个流程包括哪几个关键环节，请通过多方学习，总结数据可视化处理流程的关键环节以及具体内容。步骤3：熟悉数据可视化处理流程关键环节具体内容

表2数据可视化流程活动2明确数据可视化对企业的价值

人类不善于直接解读数据，但视觉系统能够很好地从图形中获取信息，将数据编码成图形再进行读取，更适合人类接受信息的习惯。从这个角度上来说，数据可视化有着不可忽视的重要性。那数据可视化的作用具体表现在哪些方面？请同学们通过各类专业书籍、在线学习资源、课程、社交媒体、线上培训等渠道获取并总结知识。步骤1：理解数据可视化的作用活动2明确数据可视化对企业的价值

数据可视化提供了一种理解数据的新方法，通过数据可视化，不仅能够帮助企业了解数据本身所蕴含的信息，也从不同方面为企业提供了新的价值。请通过多方总结，挖掘出数据可视化从哪些方面为企业提供了哪些价值。步骤2：挖掘数据可视化的价值表3数据可视化的价值感谢观看THANKS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二制作数据可视化报表知识内容PART01一、电商常用的行业数据指标竞争对手销售额竞争对手客单价行业销售额增长率行业销售量增长率行业销售量行业销售额123467企业市场占有率5常用的指标一、电商常用的行业数据指标0102行业销售量单位时间内行业产品的成交总数量。行业销售额单位时间内行业销售量对应的总花费金额。一、电商常用的行业数据指标行业销售量增长率行业本期产品销售增长数量与行业上期/同期产品销售总数量之间的百分比。行业销售量额长率行业本期产品销售增长额与行业上期或同期产品销售额之间的百分比。一、电商常用的行业数据指标企业市场占有率企业销售额（量）占行业总销售额（量）的比例。竞争对手销售额企业竞争对手单位时间内的销售额竞争对手客单价企业竞争对手单位时间内每个客户购买产品的平均金额。二、行业数据可视化运用场景‌数据可视化通过分析销售数据、‌市场调研和竞争分析数据，‌帮助企业发现市场机会和竞争优势，‌为市场拓展和竞争策略提供指导。商业决策与战略规划视化展示各品牌或各产品在市场中的占比情况，帮助电商企业了解竞争态势，制定针对性策略。市场竞争分析用于实时监控关键业务数据，如行业销售额、企业市场占有率等。这些数据以直观的方式展示在大屏上，有助于企业快速了解业务状况，做出及时决策。数据大屏展示三、运营常用数据指标企业单位时间内销售的产品数量企业单位时间内销售量对应的销售金额企业单位时间全部销售业务带来的利润单位时间内每个客户购买产品的平均金额每件产品的平均成交单价企业投资收益占投资成本的百分比件单价投资回报率（ROI）客单价销售额销售利润销售量三、运营常用数据指标点击量单位时间内点击某个或某些关键词的次数订单金额单位时间内客户购买订单总数量花费的总金额展现量单位时间内通过搜索关键词展现店铺或店铺产品的次数订单数量单位时间内客户购买产品的订单总量浏览量（PV）单位时间内付款的客户数占某产品总访问数的百分比访客数单位时间内访问企业网站的独立客户数成交客户数量单位时间内完成交易的客户总数量成交转化率单位时间内客户浏览网页的次数单位时间内客户在浏览了企业网站一个页面后便离开的次数占入站次数的百分比跳失率四、运营数据可视化运用场景实时销售分析让销售数据更直观，通过图表、表格等形式呈现，电商企业可以实时了解产品销售情况、热门商品以及销售额的波动情况。有助于企业及时调整销售策略，抓住市场机遇。营销推广评估电商企业可以更直观地分析营销活动的效果，了解不同渠道的转化率、点击率等数据。有助于调整营销策略，提升投资回报率，有助于企业及时调整广告策略，提高广告效果。四、运营数据可视化运用场景如下图所示客户关系管理形成详细的消费者画像，有助于优化产品定位和营销策略。可以洞察消费者的购买习惯和浏览模式，从而制定个性化的营销策略。用户体验优化了解用户的偏好和习惯，从而优化网站或应用界面，增加用户留存和转化率。形成个性化的商品推荐列表，提升销售业绩。四、运营数据可视化运用场景热力图日常运营监控应用于流量监控，实时展示网站和应用的访问量、流量来源等数据，帮助运营人员了解流量情况，制定推广策略。五、常用的产品数据指标是一组可复用、易检索的标准化信息集合SPU库存进出计量的基本单元，以件、盒等为单位，是产品统一编号的简称SKU毛利与主营业务收入的百分比毛利率统计时间内，某产品通过搜索进入产品详情页访客数指数化后的指标产品搜索指数产品交易过程中的核心指标综合计算后得出的数值产品交易指数六、产品数据可视化运用场景01.产品开发‌企业可以分析客户的需求和偏好，为产品开发和优化提供方向，为产品开发和创新提供方向和灵感，‌提高产品的市场适应性和竞争力。02.产品优化‌数据可视化还能够应用于展示产品的各项特性和性能指标，帮助企业了解产品的优势和不足，从而进行针对性的改进。六、产品数据可视化运用场景企业可以实时监控和展示财务指标，如收入、利润、成本等，帮助管理层迅速发现问题并采取措施。企业可以实时展示产品的质量数据，如合格率、不良品率等，帮助管理者了解产品质量状况，采取纠正措施，提高产品质量。质量管理03经营绩效评估04七、常见的供应链数据指标企业单位时间内采购的产品总数量采购数量01单位时间内，在企业仓库中存放未被售出的产品数量库存数量03单位时间内某类产品销售量占该产品库存或采购总数量的百分比售罄率04单位时间内库存产品的周转次数库存周转率05客户从产品下单到收到产品的时间长度，订单响应时长越短越好。订单响应时长0602企业单位时间内采购产品花费的总金额采购金额八、供应链数据可视化运用场景供应链监控和管理管理者可以实时监控供应链中的各个环节，确保供应链的顺畅运作，同时可用于问题发现与解决，可视化技术能够直观地展示供应链中的异常情况。库存管理企业可以实时了解库存的数量、种类、分布等状态，避免库存过多或过少的情况发生，电商企业可以更精准地预测需求趋势，优化库存管理，提高库存周转率。添加标题帮助企业实时了解采购情况，为采购决策提供数据支持。通过对供应商数据的可视化分析，企业可以评估供应商的表现，优化供应商结构，降低采购风险。物流管理可以实时展示物流的运输情况，帮助管理者掌握物流进度，同时，通过数据分析，企业可以优化物流路线、提高运输效率、降低物流成本。运用场景采购管理任务实施PART02活动1探索行业数据可视化运用场景

行业数据指标主要用于描述行业情况和企业在行业中的发展情况，是企业制定经营决策时需要参考的重要内容。在探索行业数据可视化运用场景之前，首先需要明确行业数据的常用指标，请通过多方学习进行总结，并记录在表1中步骤1：梳理常用的行业数据指标表1-5行业数据常用指标活动1探索行业数据可视化运用场

行业数据对于企业进行经营决策有重大影响，行业数据的可视化应用在电商企业中十分普遍，其应用场景也十分广泛，请将行业数据可视化运用场景总结至下方方框中。步骤2：探索行业数据可视化运用场景活动2探索运营数据可视化运用场景

电商企业在运营的过程中，会产生大量的客户数据、推广数据、销售数据等，这些数据对企业的运营策略的制定与调整有着至关重要的作用。请梳理出运营数据的常用指标，并记录在表2中。步骤1：梳理运营数据常用指标指标含义

表1-6运营数据常用指标活动2探索运营数据可视化运用场景

‌通过数据可视化，‌企业能够更好地理解数据，‌发现问题，‌提高决策效率，‌从而在竞争激烈的市场环境中保持优势。将运营数据可视化，对于电商企业来说必不可少，请总结出运营数据的可视化运用场景，并记录在下方横线上。步骤2：探索运营数据可视化运用场景活动3探索产品数据可视化运用场景

产品数据直接影响到店铺的经营效益，关系到采购、物流和运营等多个部门的有效运作，请梳理出产品数据的常用指标，并记录在表3中。步骤1：梳理产品数据常用指标表1-7产品数据常用指标活动3探索产品数据可视化运用场景

‌通过数据可视化，‌企业能够更好地明白产品现状以及如何进行产品调整。产品数据的可视化，能够帮助电商企业快速厘清存在问题和优化方向，请总结出产品数据的可视化运用场景，并记录在下方横线上。步骤2：探索产品数据可视化运用场景活动4探索供应链数据可视化运用场景

供应链不仅包括企业内部的生产、库存、物流等环节的优化，还涉及到与供应商、制造商、分销商、零售商以及最终用户之间的协调与合作等内容，对于企业的生产经营有重要影响。请梳理出供应链数据的常用指标，并记录在表4中。步骤1：梳理供应链数据常用指标表1-8供应链数据常用指标活动4探索供应链数据可视化运用场景

通过收集、处理和分析供应链中的数据，并进行可视化展现，能够提供有关供应链状况、瓶颈、风险等信息的见解，从而帮助企业优化和提升供应链的运营效率和效益。请根据多方学习，了解供应链数据可视化的具体应用，并记录在下方横线上。步骤2：探索供应链数据可视化运用场景感谢观看THANKS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