數(shù)據(jù)可視化被許多學(xué)科視為視覺通信的現(xiàn)代等價物。它涉及創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的視覺表示。為了清晰有效地傳達(dá)信息，數(shù)據(jù)可視化使用統(tǒng)計(jì)圖形，圖表，信息圖形和其他工具。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)可以使用點(diǎn)，線或條編碼，從而在視覺上傳達(dá)定量信息。有效的可視化有助于用戶分析和推理數(shù)據(jù)和證據(jù)。它使復(fù)雜的數(shù)據(jù)更易于訪問，易于理解和使用。用戶可能有特定的分析任務(wù)，比如進(jìn)行比較或理解因果關(guān)系，圖形的設(shè)計(jì)原則（即顯示比較或顯示因果關(guān)系）跟隨任務(wù)。表格通常用于用戶查找特定測量的位置，而各種類型的圖表用于顯示數(shù)據(jù)中的一個或多個變量的模式或關(guān)系。

數(shù)據(jù)可視化既是一門藝術(shù)，也是一門科學(xué)，被一些人視為描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個分支，而且其他人則認(rèn)為數(shù)據(jù)可視化為一種扎根理論的開發(fā)工具。因互聯(lián)網(wǎng)活動而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量增加以及環(huán)境中傳感器數(shù)量的增加被稱為“大數(shù)據(jù)”或物聯(lián)網(wǎng)。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析和交流，為數(shù)據(jù)可視化帶來了道德和分析方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域和實(shí)踐者稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家?guī)椭鉀Q這一挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形，信息可視化，科學(xué)可視化，探索性數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。2000以來，數(shù)據(jù)可視化已成為研究，教學(xué)和開發(fā)的一個活躍領(lǐng)域，能夠?qū)⒖茖W(xué)和信息可視化結(jié)合起來。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)據(jù)可視化的理想狀態(tài)不僅僅是清晰傳達(dá)，更要激發(fā)觀眾的參與和注意。

了解更多硅谷前沿深度訊息請看 硅發(fā)布 微信公眾號。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，我們進(jìn)入到一個新的時代，信息的處理速度也越來越快，在過去，我們分析數(shù)據(jù)用Excel便能完成工作，但如今，海量的數(shù)據(jù)讓Excel處理數(shù)據(jù)的能力越來越慢，我們應(yīng)該如何分析數(shù)據(jù)、展示數(shù)據(jù)，成為了新的課題。

可視化在數(shù)據(jù)分析流程中具有重要的意義，它往往體現(xiàn)了數(shù)據(jù)分析報(bào)告中的決定性一環(huán)，那什么是數(shù)據(jù)可視化呢？

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。也就是說可視化的存在是為了幫助我們更好的去傳遞信息。

數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)，首先在于做數(shù)據(jù)的目的。數(shù)據(jù)的目的在于“準(zhǔn)確”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。為了讓數(shù)據(jù)看起來更加直觀，讓使用者能夠第一時間讀懂?dāng)?shù)據(jù)的目的，讓數(shù)據(jù)本身更有說服力，因此數(shù)據(jù)可視化也帶有三項(xiàng)目標(biāo)。

1.準(zhǔn)確：精確地展示數(shù)據(jù)的特征。

2.清晰：直觀地了解數(shù)據(jù)目的信息。

3.美觀：頁面協(xié)調(diào)美觀，讓人感覺舒服。

那么，我們怎么才可以做好數(shù)據(jù)可視化？

首要就是選擇合適的圖表，但是選擇圖表需要考慮兩個方面，數(shù)據(jù)想表達(dá)什么？各個類型的圖表特性是什么？結(jié)合工作中遇到的圖表類型和想表達(dá)的場景，以下是“圖形選擇決策樹”，一張圖教你看懂如何選擇合適的圖表類型。

圖表選擇是準(zhǔn)確、有效傳達(dá)信息非常重要的一步。有了這份指南在手，在確定我們想展示的數(shù)據(jù)內(nèi)容后，只要按圖索驥，就能找到相應(yīng)的圖表類型建議，方便又輕松。

其次，是針對各個圖表去設(shè)計(jì)頁面的布局。通過排版布局，把重點(diǎn)指標(biāo)放在核心區(qū)域，讓觀看者能夠迅速解讀關(guān)鍵信息。同時還要合理地利用可視化的設(shè)計(jì)空間，確保重要信息位于可視化空間視覺中心的情況下，保證整個頁面的不同元素在空間位置上處于平衡，提升設(shè)計(jì)美感。而且在可視化整體布局中不要使用過于復(fù)雜的元素以免影響數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。

最后，還要考慮整個頁面的配色。我們要保持整體色彩感覺一致，配色風(fēng)格一致，圖標(biāo)、圖像的視覺風(fēng)格以及尺寸一致，按鈕的風(fēng)格也要統(tǒng)一，不同顏色之間搭配協(xié)調(diào)。

總而言之，無論以怎樣的方式去展示數(shù)據(jù)，我們的最終目的都是為了讓他人更快的理解需要傳達(dá)的信息，或者是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析所發(fā)現(xiàn)的信息特征，理解數(shù)據(jù)可視化的核心價值才是關(guān)鍵！

數(shù)據(jù)可視化，是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。

它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地?cái)U(kuò)大。主要指的是技術(shù)上較為高級的技術(shù)方法，而這些技術(shù)方法允許利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺以及用戶界面，通過表達(dá)、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術(shù)方法相比，數(shù)據(jù)可視化所涵蓋的技術(shù)方法要廣泛得多。

數(shù)據(jù)可視化可以解決的方向

• 最傳統(tǒng)的就是企業(yè)報(bào)表，常規(guī)報(bào)表的可視化展示。
• 業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析，結(jié)果用BI分析或者是dashboard報(bào)告；數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘之后的可視化展示。
• 企業(yè)全局運(yùn)營的大屏展示&核心業(yè)務(wù)的監(jiān)控：BOSS駕駛艙、城市交通管控中心、交易大廳、生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)營等等。

派可數(shù)據(jù)的實(shí)際大屏展示效果如下：

實(shí)際展示：

什么是數(shù)據(jù)可視化？

數(shù)據(jù)可視化是指通過可視化表示來傳達(dá)數(shù)據(jù)見解的技術(shù)。其主要目標(biāo)是將大型數(shù)據(jù)集提取為可視化圖形，以便輕松了解數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。它經(jīng)常與信息圖形、統(tǒng)計(jì)圖形和信息可視化等術(shù)語互換使用。

它是 Joe Blitzstein 制定的數(shù)據(jù)科學(xué)流程中的一個步驟，該流程是一個用于處理數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)的框架。在完成數(shù)據(jù)收集、處理和建模后，我們需要對關(guān)系進(jìn)行可視化處理，以便得出結(jié)論。

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)也是更廣泛的數(shù)據(jù)表示架構(gòu) (Data Presentation Architecture, DPA) 的組成部分，數(shù)據(jù)表示架構(gòu)旨在以最有效的方式識別、定位、處理、格式化和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。

我們?yōu)楹涡枰?/h1>

據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇稱，世界每天會產(chǎn)生 2.5 萬兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，并且目前 90% 的數(shù)據(jù)是在過去兩年中產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)如此龐大，管理和理解變得愈發(fā)困難。任何人都不可能通過逐行瀏覽數(shù)據(jù)來了解不同的模式和得出觀察結(jié)果。數(shù)據(jù)增長可以作為數(shù)據(jù)科學(xué)流程的一部分進(jìn)行管理，而數(shù)據(jù)可視化正是該流程的一部分。
據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇稱，世界每天會產(chǎn)生 2.5 萬兆字節(jié)的數(shù)據(jù)，并且目前 90% 的數(shù)據(jù)是在過去兩年中產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)如此龐大，管理和理解變得愈發(fā)困難。任何人都不可能通過逐行瀏覽數(shù)據(jù)來了解不同的模式和得出觀察結(jié)果。數(shù)據(jù)增長可以作為數(shù)據(jù)科學(xué)流程的一部分進(jìn)行管理，而數(shù)據(jù)可視化正是該流程的一部分。

· 改善見解
數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可為我們提供傳統(tǒng)的描述性統(tǒng)計(jì)所無法提供的見解。一個完美示例是 Francis Anscombe 于 1973 年創(chuàng)建的安斯庫姆四重奏 (Anscombe’s Quartet)。該圖例包含四個不同的數(shù)據(jù)集，具有幾乎相同的方差、平均值、X 和 Y 坐標(biāo)之間的相關(guān)性，以及線性回歸線。但是，在圖表上繪制時，圖案明顯不同。在以下圖例中，大家可以看到，線性回歸模型適用于圖 1 和圖 3，但多項(xiàng)式回歸模型是圖 2 的理想選擇。該圖例強(qiáng)調(diào)了對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化表示的重要性，僅僅依賴描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

· 更快制定決策

能夠收集并快速處理其數(shù)據(jù)的公司在市場中更具競爭力，因?yàn)榕c競爭對手相比，他們可以更快做出明智的決策。速度是關(guān)鍵，而數(shù)據(jù)可視化可通過對數(shù)據(jù)應(yīng)用可視化表示來幫助理解大量數(shù)據(jù)。該可視化層通常位于數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖的頂部，并允許用戶以自助方式發(fā)現(xiàn)和探索數(shù)據(jù)。這不僅激發(fā)了創(chuàng)造力，而且還減少了 IT 部門分配資源以不斷構(gòu)建新模型的需求。

舉個例子，假設(shè)一名需要處理 20 個不同廣告平臺和內(nèi)部系統(tǒng)的營銷分析師需要快速了解營銷活動的有效性。手動方法是前往每個系統(tǒng)提取報(bào)告、整合數(shù)據(jù)，然后在 Excel 中進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析。之后，分析師需要查看一堆指標(biāo)和屬性，而且難以形成結(jié)論。但是，現(xiàn)代商業(yè)智能 (BI) 平臺可自動連接數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)可視化層，這樣分析師就可以輕松地對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，并快速得出有關(guān)營銷表現(xiàn)的結(jié)論。

· 基本示例

假設(shè)您是一名零售商，您希望比較去年夾克和襪子的銷售情況。您可以通過多種方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，而表格是最常見的方法之一。以下是使用表格呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)：

以上表格非常出色，可以準(zhǔn)確顯示所需信息。但是，我們很難即時了解趨勢和數(shù)據(jù)所反映的情況。

下面我們看看以線形圖可視化呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)：

通過可視化圖形，我們可以很明顯地看到，襪子的銷售量非常穩(wěn)定，在 12 月和 6 月出現(xiàn)小幅上漲。而與之不同，夾克的銷售更具季節(jié)性，在 7 月份的銷量最低。然后逐漸上升，并在 12 月達(dá)到峰值，之后逐月降低，并于秋天之前達(dá)到最低點(diǎn)。您可以從圖表中獲取同樣的信息，但花費(fèi)的時間更長。您可以想象一下，如果圖表包含成千上萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)，會是什么情況。

· 數(shù)據(jù)可視化背后的科學(xué)

信息處理

要了解數(shù)據(jù)可視化背后的科學(xué)，我們首先必須討論人類如何收集和處理信息。Daniel Kahn 與 Amos Tversky 合作對我們的思維構(gòu)成方式進(jìn)行了廣泛研究，而結(jié)論是我們會使用以下兩種方法之一：

系統(tǒng) I
描述快速、自動和無意識的思維處理。我們在日常生活中經(jīng)常使用這種方法，可以完成以下任務(wù)：

• 閱讀標(biāo)牌上的文字
• 確定聲源的位置
• 計(jì)算 1+1
• 識別不同顏色的差異
• 騎自行車

系統(tǒng) II
描述緩慢的、邏輯的、不常見的和計(jì)算思維，包括：

• 區(qū)分多個并列標(biāo)牌背后的意義差異
• 熟記手機(jī)號碼
• 理解復(fù)雜的社會線索
• 計(jì)算 23x21

通過定義這兩種思維體系，Kahn 解釋了為何人類難以以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行思考。他認(rèn)為，系統(tǒng) I 思維基于直觀推斷和偏見來處理我們每天接觸的大量刺激。舉個例子，如果法官只根據(jù)歷史案例判斷案件，而不管新案件特有的細(xì)微差別和差異，那么法官使用的就是直觀推斷。此外，他還定義了以下偏見：

• 錨點(diǎn)

這是一種被無關(guān)數(shù)字左右的傾向。例如，熟練的談判者會使用這種偏見，他們首先會提出低于自己預(yù)期的價格（錨點(diǎn)），然后再提出稍高于錨點(diǎn)的價格。

• 可得性

在我們腦海中，事件發(fā)生的頻率并不是對實(shí)際概率的準(zhǔn)確反映。這是一種心理捷徑：假設(shè)可以記住的事件更有可能發(fā)生。

• 替代

這是指我們傾向于用簡單的問題替代困難的問題。這種偏見也經(jīng)常被稱為合取謬誤或“Linda 問題”。以下示例提出了問題：

Linda 今年31歲，單身、直言不諱、非常聰明。她主修哲學(xué)。作為一名學(xué)生，她非常關(guān)注歧視和社會正義問題，并參與了反核示威活動。

Linda 今年31歲，單身、直言不諱、非常聰明。她主修哲學(xué)。作為一名學(xué)生，她非常關(guān)注歧視和社會正義問題，并參與了反核示威活動。

以下哪項(xiàng)更有可能？

1) Linda 是一名銀行出納

2) Linda 是一名銀行出納，活躍于女權(quán)主義運(yùn)動

大部分研究參與者選擇了第二個選項(xiàng)，即使該選項(xiàng)違反了概率定律。在他們看來，選項(xiàng)二更能代表 Linda，因此他們使用了替代原則來回答問題。

• 樂觀和損失厭惡

Kahn 認(rèn)為這可能是我們最重要的偏見。樂觀和損失厭惡為我們提供了控制錯覺，因?yàn)槲覀儍A向于只處理那些已經(jīng)觀察到的已知結(jié)果的可能性。我們通常不會考慮已知的未知因素或完全不可預(yù)見的結(jié)果。我們對這種復(fù)雜性的忽視，解釋了為什么我們會使用較小的樣本量對未來結(jié)果做出強(qiáng)有力的假設(shè)。

• 框架

框架是指提供選擇的上下文。例如，如果以 90% 的存活率而不是 10% 的死亡率作為框架，則更多受試者傾向于選擇手術(shù)。

• 沉沒成本

這種偏見常常出現(xiàn)在投資領(lǐng)域，人們愿意繼續(xù)投資于表現(xiàn)欠佳、前景堪憂的資產(chǎn)，而不是退出投資，轉(zhuǎn)向前景更為樂觀的資產(chǎn)。

考慮到系統(tǒng) I 和 II，以及偏見和直觀推斷，我們應(yīng)該設(shè)法采用合適的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式，確保將數(shù)據(jù)正確地傳達(dá)給我們的系統(tǒng) I 思維過程。這樣，我們的系統(tǒng) II 思維過程才能準(zhǔn)確地分析數(shù)據(jù)。我們的無意識系統(tǒng) I 每秒能夠處理大約1,100萬條信息，而我們的意識每秒只能處理 40 條信息。

此外，我們還必須考慮每種系統(tǒng)如何利用我們的感官來獲取信息。根據(jù) Tor Norretanders 的《用戶錯覺》(The User Illusion)，在兩種系統(tǒng)中，大部分信息都由視覺處理：

由于我們的潛意識系統(tǒng)會通過視覺處理更多信息，因此數(shù)據(jù)可視化是傳達(dá)數(shù)據(jù)集模式和見解的完美解決方案。當(dāng)人們看到可視化數(shù)據(jù)時，眼睛和大腦只需要不到 500 毫秒的時間即可處理圖像中所謂的前注意視覺屬性。Colin Ware 在其《信息可視化：設(shè)計(jì)的感知》(Information Visualization: Perception for Design) 中定義了前注意視覺屬性：

1. 顏色
2. 形式
3. 運(yùn)動
4. 空間位置

每個數(shù)據(jù)可視化均由這四個組成部分構(gòu)成，在展示時應(yīng)謹(jǐn)慎考慮。

---

以上資料來源：MicroStrategy官網(wǎng)

一般是指各種圖表

隨著年紀(jì)的增長，越來越覺得時間的寶貴，學(xué)會放棄和篩選是個硬功夫。

我安排時間的工具超級簡單，待辦清單，時間記錄表，復(fù)盤和總結(jié)。這3個簡單的工具，帶著一群朋友做了16天，開始每個人都說自己很忙，且每個人都說自己情況特殊。真相是他們都在瞎忙，為了盲目的自我感動，把自己裝的很忙的樣子。不能告訴他們?nèi)绱搜芰艿恼嫦啵抑挥幸粋€要求，就是大家把每天的時間開銷截圖發(fā)進(jìn)群里，然后我提問他們回答我。16天過去了，我問大家最近還忙吧？每個人沒有那么忙了，感覺效率高多了。我問怎么辦到的？他們說每天雖然只用了3-5分鐘復(fù)盤，不看不知道，一看嚇一跳！很多事情居然都是不需要做的。解決很多問題，其實(shí)只需要一個辦法：白紙黑字！只要寫下來，就一定會經(jīng)過腦子，然后就實(shí)現(xiàn)了可視化。可視化了問題就無處藏身了。

數(shù)據(jù)可視化是把數(shù)字類型的數(shù)字，用各種圖表的方式呈現(xiàn)出來，方便人們查看，python 方面有很多數(shù)據(jù)可視化庫，比如matplotlib，pyecharts等等，很多可視化庫做的圖表特別漂亮，小編明天的文章便是分享pyecharts數(shù)據(jù)可視化庫，歡迎學(xué)習(xí)

簡單來說，數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以視覺形式來呈現(xiàn)，如圖表或地圖，以幫助人們了解這些數(shù)據(jù)的意義。因?yàn)槿四X對視覺信息的處理優(yōu)于對文本的處理，因此使用圖表、圖形和設(shè)計(jì)元素，數(shù)據(jù)可視化可以更容易的解釋趨勢和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化的目的，即明確、有效的傳遞信息。圖形能將不可見現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為可見的圖形符號，并直截了當(dāng)和清晰直觀的表達(dá)出來。

相關(guān)：

25條小貼士，快速提升數(shù)據(jù)可視化能力

https://www.toutiao.com/i6613591881831940622/

大數(shù)據(jù)技術(shù)：數(shù)據(jù)可視化過程不完全指南

https://www.toutiao.com/i6598410778330530318/

https://www.toutiao.com/i6630975917390823943/

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的基本思想，是將數(shù)據(jù)庫中每一個數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個圖元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時將數(shù)據(jù)的各個屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。

報(bào)表類，如JReport，Excel，水晶報(bào)表，F(xiàn)ineReport等！

數(shù)據(jù)匯聚成圖像，圖像匯聚成前臺可視化駕駛倉！

通俗說就是點(diǎn)成線，線成面，不同的面組成圖形，圖形直觀的展現(xiàn)在您面前。

不妥之處還請各位老師指正！

概述

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。但是，這并不就意味著數(shù)據(jù)可視化就一定因?yàn)橐獙?shí)現(xiàn)其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復(fù)雜。為了有效地傳達(dá)思想概念，美學(xué)形式與功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵的方面與特征，從而實(shí)現(xiàn)對于相當(dāng)稀疏而又復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。然而，設(shè)計(jì)人員往往并不能很好地把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡，從而創(chuàng)造出華而不實(shí)的數(shù)據(jù)可視化形式，無法達(dá)到其主要目的，也就是傳達(dá)與溝通信息。 數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。當(dāng)前，在研究、教學(xué)和開發(fā)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可視化乃是一個極為活躍而又關(guān)鍵的方面。“數(shù)據(jù)可視化”這條術(shù)語實(shí)現(xiàn)了成熟的科學(xué)可視化領(lǐng)域與較年輕的信息可視化領(lǐng)域的統(tǒng)一。

概念

數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含以下幾個基本概念： 數(shù)據(jù)可視化
①數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間； ②數(shù)據(jù)開發(fā)：是指利用一定的算法和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算； ③數(shù)據(jù)分析：指對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)； ④數(shù)據(jù)可視化：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程。 數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)提出了許多方法，這些方法根據(jù)其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于層次的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)和分布式技術(shù)等等。