1、数据分布
数据分布主要靠几何分布、泊松分布、二项分布来研究数据的分布趋势。例如,目标数据段整体分布是发散的还是集中的?集中在哪个频率段?中位数集中在哪个区间段?占80%的数据集中在什么数据区间段?看分布的目的就是了解业务数据是否稳定,以及数据的集中度。
2、正态分布
正态数据类型按照属性可以分为连续型数据和离散型数据。连续型数据属于可以不断细分的数据,如:长度,宽度,高度,密度,温度等。离散型数据不可被细分,主要来表达客观事物的属性,如:个数,属性,比率等。
3、统计抽样
统计抽样涉及到如何设计样本、点量估计、比例抽样分析。当对海量数据进行数据分析,查看数据分布情况的时候比较困难。就需要对样本进行抽样,通过抽样样本分布情况来反映总体样本的分布情况。
在大数据可视化这个概念没出现之前,其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了,大到人口数据,小到学生成绩统计,都可通过可视化展现,探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化,每种可视化方法都有着不同的侧重点。
数据的特性:
数据可视化,先要理解数据,再去掌握可视化的方法,这样才能实现高效的数据可视化。在设计时,你可能会遇到以下几种常见的数据类型:
量性:数据是可以计量的,所有的值都是数字
离散型:数字类数据可能在有限范围内取值。例如:办公室内员工的数目
持续性:数据可以测量,且在有限范围内,例如:年度降水量
范围性:数据可以根据编组和分类而分类,例如:产量、销售量
传统的数据可视化以各种通用图表组件为主,不能达到炫酷、震撼人心的视觉效果。优秀的数据可视化设计需要有炫酷的视觉效果,让可视化设计随时随地脱颖而出。这时用三维元素的添加制造出空间感可以大大的加大画面层次感,且可以多维度观察,每个角度可能会产生震撼的视觉体验。百闻不如一见,下图是图扑软件(Hightopo)做过的一些三维设计案例:
图注:图扑软件
有许多的大屏设计案例都会涉及二维和三维相融合,需要整体的考虑风格一致。风格一致可以从色调与元素使用样式来做到统一,没有违和感。
图注:图扑软件
图注:图扑软件
可以,方法很多,举例:1.可以用select
select * from table_name where a in (select biao.a from biao)
2.可以用联合
select * from table_name where a in (select biao1.a from biao1 union
select biao2.a from biao2)
方法很多,如果你有具体的题目的话,问题应该很好解决。
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