目前，大数据对社会、工作与生活有很大的作用，越来越多的应用涉及到大数据，大数据的属性都呈现出了不断增长的复杂性，因此采取合理的分析方法，并更好的呈现出来尤为重要，那么大数据的可读性该如何提高呢？小编为大家找来了具体的内容介绍，一起来做个相关的了解学习吧。
1.将指标图形化
一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多。
2.将指标关系图形化
当存在多个指标时，挖掘指标之间的关系，并将其图形化表达，可提升图表的可视化深度。一方面可借助已有的场景来表现，比如：百度统计流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统，windows又包含xp、2003等多种子系统;另一方面可以构建场景来表现，比如百度统计流量研究院中的学历分布，指标分别是小学、初中、高中、本科等等，它们之间是一种越爬越高，从低等级到高等级的关系，那么，这种关系可以通过构建一个台阶去表现。
3.将指标值图形化
一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式，也可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
4.让图表“动”起来
数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。
5.将数据进行概念转换
在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知，常用的方法有对比和比喻。
6.将时间和空间可视化
通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图;当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。
以上就是小编为大家找来的提高大数据的可读性的方法介绍，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关的学习内容可以继续关注小编，北京黑马先锋为学员设置大数据开发培训课程，欢迎学员咨询了解。
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