论文数据可视化模板怎么做的

有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表；有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表；有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表；有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的色彩搭配、动画创建生动并具有吸引力的图表。

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

人力资源构成模块

在大数据浪潮中，各行各业都在探索大数据的价值，人力资源行业也是如此。

只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析，才能对以上问题给出可量化的观点结论，而非原有的直觉和主观评估。

人力资源管理由六个模块构成，每个模块对企业发展都有深刻影响，商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。

HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力资源商业智能），即人力资源决策分析，是指借助专业的 BI 工具，对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析，使人力资源管理工作与企业经营连接，实现人力资源管理真正伴随企业战略变化，并真正实现人才拉动和驱动企业发展。

将现在商业智能BI 应用于人力资源管理，旨在深度激活企业人力资源数据价值，并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。

在人力管理方面，DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手，并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来，以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况，为管理者提供更智慧的数据判断基础。

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

可视化数据图表做法如下：

电脑：华为MateBook14

系统：windows10

软件：MicrosoftOfficeExcel2007

1、选中数据，按下Ctrl+T创建超级表。

2、点击表设计，插入切片器并选择课程名称。

3、选择数据，插入带平滑线和数据标记的散点图并设置。

数据图表相关介绍

数据图表泛指在屏幕中显示的，可直观展示统计信息属性，对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构，是一种很好的将对象属性数据直观、形象地可视化的手段。

数据图表可以方便地查看数据的差异和预测趋势，使数据比较或数据变化趋势变得一目了然，有助于快速、有效地表达数据关系。图表是生成它的工作数据相链接的。

合理的数据图表，会更直观的反映数据间的关系，比用数据和文字描述更清晰、更易懂。将工作表中的数据转换成图表呈现，可以帮助我们更好地了解数据见的比例关系及变化趋势，对研究对象做出合理的推断和预测。

目前应对这种情况最佳的解决方式是实现数据可视化，一、数据可视化概念，数据可视化是通过将数据、文本等资料集合在一起，运用图像的形式将信息展示出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。就是把哪些看起来抽象、不易理解的数据，通过一定的技术手段如数据可视化方式通过图形表达。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律。二、基本流程，1、数据采集，数据采集是数据可视化的第一步，也是基础。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集，通常数据来源于企业内部的业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。2、数据处理和变换，数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。

1、确认需求

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将数据仓库中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，最大程度提高数据可视化的准确性。

数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业业务流程，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，最大程度地提升数据分析的准确性，提高图表展现信息的质量。

2、准备数据

数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。

数据可视化-派可数据商业智能BI

分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以联合技术人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。

3、选择图表

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，折线图、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体视觉设计中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。

数据可视化-派可数据商业智能BI

当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

数据可视化-派可数据商业智能BI

5、数据可视化分析

在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。

最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台