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提箌数据分析就一定会有数据可视化。因为字不如表表不如图，图像可以更加直观清晰的表达数值所无法表达的含义可视化是数据分析的核心理念，我们往往会追求图表尽可能的具有美感但是具有美感的图表不一定是有用的图表，两者之间不能划等号

数据可视化的目的是让数据更高效，让读者快速了解而非只是自己使用才是我们最终的目标在突出数据背后的规律，突出重要因素的前提下我们再进荇美观上的优化才是正确的选择

维度：描述分析的角度和属性，分类数据时间，地理位置产品类型等

度量：具体的参考数值，数值數据元，销量销售金额等

主要解释数据之间的规律

气泡图（变种的散点图1）

气泡图是散点图的变种，引入了第三个度量作为气泡的大尛

单轴散点图（变种的散点图2）

维度作Y轴更倾向于洞察数据在不同类别下的数据规律

用来观察数据随时间变化的趋势（维度不易过多，否则会容易造成混乱和复杂）

面积图（变种的折线图）

注重数据类别之间随着时间趋势的变化关系

柱形图展现类别之间的关系

直方图（柱形图的变种）统计型柱形图

其他柱形图：正负比例柱形图翻转比例柱形图，堆积柱形图百分比堆积柱形图，瀑布图等

饼图数据分析一般用不到

漏斗图对转化过程的直观展示转化步骤不宜超过七个

雷达图个体的数据和属性的可视化方案，比较偏描述性的数据

树形图数据量较大类别较多的数据分析时经常使用

桑基图揭示数据复杂变化趋势，可以一对多或者多对一

热力图可以体现数据在空间上的变化规律

關系图展现不同类别之间的数据关系

箱线图研究观察和对比数据分布

标靶图用于衡量业务销售完成情况

词云图直观大气展现大数据的最优先图表之一

地理图 用于展现数据和空间之间的关系

以上是数据可视化图表的初步学习感谢浏览。

本文作者：天善智能社区七周成为数据汾析师学员 原文链接：

可视化技术已远远超出了传统的苻号化及视觉变量表示法的水平,进入了在动态时空变换、多维可交互的地图条件下探索视觉效果和提高视觉工具功能化阶段.本文介绍了地圖可视化的特点,分析了地图可视化的九项主要技术,在此基础上研究了目前可视化地图的三种分类,即动态地图、虚拟地图和超地图.由此了解箌地图可视化在地图制图学中的重要地位和作用,随着网络技术、虚拟现实技术等各种技术...  

数据可视化是关于图形或表格的數据展示在一个被关注的连贯而简短的报告中体现大量的信息。虽然数据可视化可以处理书面信息焦点往往是使用图片和图像信息传達给观众。

此外数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息 – 你可以将自己的想法与猜想与他人交流如紟，可以添加各种技术应用到数据可视化甚至是选择交互式的可视化方法。

信息的视觉化表达是一种古老的分享创意与体验的方法图表和地图是一些早期数据可视化技术的重要例证。

如上所述，人类已经使用数据可视化技术很长一段时间了圖像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。有研究表明80％的人还记得他们所看到的，但只有20％的人记得他们阅讀的！它甚至可以把思想和事件传给后代技术的发展进一步提高了数据可视化带给人们的机遇。

也许使用数据可视化的最重要的好处是咜能够帮助人们更快地理解数据你可以在一个图表中突出显示一个大的数据量，并且人们可以快速地发现关键点在书面形式，它可能需要数小时来分析所有的数据及联系

此外，这种展示巨量数据的能力是另一个数据可视化的优点一张图表可能会突出显示一些不同的倳项，人们可以在数据上形成不同的意见这自然能为商业开辟新的途径。人们或许能从数据中发现一些意想不到的东西

数据的可视化展示,提高了解释信息的能力。从海量的数据和信息中寻找联系并不容易但是图形和图表可以在几秒内提供信息。一望便知可提供所需嘚信息。

以上所述,能提高在工作场所分类或教育机构的沟通和有效性数据可视化被普遍认为是一种简单而有效的方法来概括数据，因此咜是可以提高人们的共享信息和学习的一种方法

技术的发展已导致数据的大爆炸。这反过来又促使数据展示方式的激增一般来说，大哆数据可视化分为2种不同的类型：探索型和解释型勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看

此外，有不同的方法可用于创建这2种类型最常见的数据可视化方法包括：

• 2D区域-此方法使用的地理空间数据可视化技术，往往涉及到事物特定表面上的位置2D区域的数据可视化的例子包括点分布图，可以显示诸如在一定区域内犯罪情况

• 时态-时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键嘚是时态数据可视化有一个起点和一个终点时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息

• 多维-可以通过使用常用的多维方法来展示目前2维或高维度的数据。多维可视化的一个例子可能是一个饼图它可以显示诸如政府开支。

• 分层-分层方法用於呈现多组数据这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图可以显示语言组。

• 网络-在網络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法

以上提到了大量的选择，在它可以提供巨大机会的同时令人头痛的是为伱的数据展示选择正确的方法。

看过数据可视化的人都明白设计的好坏如果这些信息不是以正确的、恰当的方式呈现，那么数据可视化的好处就很容易消失特定项目需要特定的方法。

无论你的信息是关于什么的使用数据可视化时要牢记一些理念。

呈现数据前首要做的是思考谁将查看这些数据为找到合适的数据可视化方法，了解你的受众非常关键

尽管数据可视化通常是一种簡化数据的方法，受众可能仍然存在不同的知识背景需要为此做好准备。如果你的数据可视化的目标是专业受众那么你可以使用更适匼的方法以及使用专业术语来解读数据。另一方面普通受众可能需要相同的数据提供更加清晰的解释方式。

同样重要的是要知道受众对數据的预期他们想要的关键点是什么？你需要清楚呈现到数据中此外，还需要明白你的数据意图。

除了知道你的目标受众您还需偠了解数据的内涵。如果你不完全明白你的数据那么你将无法有效将其传达给受众。

你也无法从数据中提取所有信息所以需要找到关鍵信息，并以一致的方式呈现它还需要确定数据的正确性，不是虚构的 – 错误的数据不要可视化！
如果你正确地理解它你也可以从数據中得到独特而有趣的信息。

你的数据可视化还应当力求传达一个故事你不希望这些数据是一组信息仅仅呈现自己，而是有使用数据背後的信息这可能是关于引入不同的叙述，并为观众描绘的特定图像

使用一个故事，往往意味着受众从数据中获得更多的洞察力它可鉯帮助受众了解及深入新的信息。

事实上数据可视化技术是个讲故事的好工具。俗话说：“图像可以讲述一千个故事”是有道理的你應该用它来做为你的优势。通过数据集讲故事并不困难因为你可以用颜色，字体及陈述做为你讲故事方法的一部分为了使数据可视化講故事的更加精彩，理解数据这点是至关重要的

近年来，数据可视化已经发展了很快正如上面所说，有很多工具和系统供你使用接觸不同的独特方法并不意味着你需要使用它们。此外大量的数据不应该机械地认为所有的信息是必不可少的。

总之你需要保持你的数據可视化方法简单明了。你不要为了它而想着包含太多的数据信息或使用过多不同的技术

如果你考虑通过镜头讲故事的，重要的是要了解你的视觉中的每个元素应该是故事必不可少的一部分如果数据或元素，如某些事物的图片没有添加任何重要的故事，那么你不应该紦它包含在你的报告中

拥有过多元素的可视化实际上会损坏成品并会偏离数据。你还需要记住数据可视化的好处是直观地呈现大量的数據如果你的可视化看起来费劲，那么你需要回去看看是否使用了错误的数据呈现方法或包含了太多冗杂的信息

避免可视化数据的严重誤区

以上的关键方法可以帮助你建立一个数据可视化策略，你也需要清楚一些常见的错误

上述提到数据中的错误会误导受众。你需要确保那些正在看你数据的人看到的信息正确。这是你的工作以确保人们可以从你的图表和图像中使用数据，而不需要再次检查信息

除叻确保所有的信息是正确的，您还需要提供完整的数据观察者必须在其全部信息中找到相关数据，不要使用数据可视化来欺骗或呈现不唍整的信息

数据可视化可以而且应该讲述一个故事，但故事需要有完整和正确的信息而不是一份报告中看起来合适的数字。

虽然你需偠确保你的数据是在用一个简单的方式呈现这并不意味着你应该简化它。首先你需要记住受众–如果你展示给数据的专业人士就不要使用常见的简单语言。另一方面如果受众对它没有什么意识，就不要用专业术语来填充文字

除此之外，你也不能期望你的受众在没有借住清晰描述可视化的情况下就能清楚地了解数据之间的联系你不能因为它似乎显而易见而省略信息-记住，你的受众只会看到你目前的數据而不是过去使用过的完整数据集！

当你呈现数据，你需要仔细思考这些数据当谈到如字体，颜色和图像背景是非常重要的。例洳如果你是呈现由于特定的疾病而导致死亡的信息，一个色彩鲜艳令人愉快的图像似乎是不合适的。

不恰当的可视化涉及到所使用的技术使它难以查看和理解数据。例如你可以使用气泡来代表你的部门不同的消费水平，但如果不考虑尺寸的差异气泡就会误判和不准确。

过度简化也可能导致缺失注释当你呈现数据时，很容易假设受众知道图像的每一个方面是什么简单的添加的注释可以提高用户體验，并确保受众知道你的数据中的所有数据关键点

作为一个例子，你可能有一个图表显示你的企业在过去十年销售自行车量如果数據中有一个大的下降或是上升，一个注释解释了这个突然变化背后的原因将确保观众得到这个额外的信息。

希望上面已经解释清楚了数據可视化重要性的基本点有许多不同的方法和程序可以帮助你以一种独特而引人注目的方式呈现你的数据。

重要的是理解,在所有酷炫古怪的方法下面数据可视化是围绕数据–你需要找到一种方法，以正确的清晰和直达主题的方式概括信息。当你找到正确的方法数据鈳视化不仅丰富而且美观。