什么是数据可视化？

大数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。那数据可视化的优势在于合成呢？

1. 展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

在可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图：直观显示数据完成的进度；

折线图：看数据的变动走势；

柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；

（堆积柱状图）

条形图：可以理解成横向的柱状图；

双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；

饼图/环图：分析数据所占比例；

行政地图：有省份或者城市数据即可；

GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接：经纬度可视化地图

漏斗图：路径、数据转化情况；

词云：即标签云，展示词频分布；

矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情

上面所有的数据图表都出自BDP个人版！

2. 数据分析需要大数据的价值在于挖掘。大数据时代背景下的可视化图表工具在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”。一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。

3、科技在进步，社会在发展，数据可视化也要适应时代的需求，除了要在数据处理和数据展示方面下足功夫外，还要强调功能易用性和操作人性化，不要有太高的学习门槛，除了技术人员，让更多的业务人员能够了解数据平台，了解数据可视化。

4、数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。

• 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，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
• 还有的被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类可视化拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。

所以数据可视化是什么，这个概念不是那么简单的一个定义，希望我们都能好好把握数据可视化，把握数据时代，真正让数据驱动业务，驱动发展。

非常喜欢这个话题，不请自来。

我认为数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角，看待世界。换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。

我相信，也许一年，两年，五年，十年，数据视觉这个说法会取代数据可视化。

就像数据可视化，渐渐取代了数据图表这一说法一样。

数据视觉究竟是什么呢？我查阅了一些史料，发现几个有意思的人。或许看完了他们的经历，我们就能回答这个问题了。

第一个人：William Playfair（1759-1823）

Playfair是苏格兰的工程师、政治经济学家。他生于1759年9月22日，当时欧洲正处于启蒙运动时期，是艺术、科学、工业与商业的黄金发展时代。他是家里的第四个儿子，哥哥分别是苏格兰著名建筑家、数学家。师从Andrew Meikle，脱粒机的发明者。

WIKI百科上面说，他曾当过：造水车木匠、工程师、绘图员、会计、发明家、银匠、商人、投资经纪人、经济学家、统计学家、小册子作者、翻译家、出版人、投机者、罪犯、银行家、热心的保皇党人、编辑、敲诈者、记者。

真是原谅我一生不羁放荡爱跳槽啊！

但是他最著名的身份，是统计制图法的创始人。

他创造了世界上第一张有意义的线图、柱图、饼图与面积图。感觉看到这里很多分析师都要跪了，这四种图表类型应该是直到现在都被频繁使用的图表类型了吧！

这是William Playfair绘制的条图。出现在他主编的《商业与政治图集》（Commercial and Political Atlas）中。

这是1801年William Playfair在出版的《统计摘要》（Statistical Breviary）中绘制的饼图，世界上第一张大饼，阐述的是土耳其帝国当时在欧洲、非洲、亚洲占有的领土面积。

作为一个既懂统计学（身份：统计学家）、又富有游说技巧（身份：热心的保皇党人、敲诈者、编辑、记者、出版人）、同时还有创新精神（身份：发明家）、还会画画（身份：绘图员）的人，被点亮了一身的技能点，统计制图法之父不是他，还能是谁？？？

当然，这个人最重要的就是，他坚信——图表比数据表更有表现力。

第二个人：Florence Nightingale （1820-1910）

佛罗伦斯－南丁格尔出现在了数据可视化的文章中，会不会有点怪呢？

但是，如果你曾用过玫瑰图，或者南丁格尔图，就应该知道。

首先，它是以自己的缔造者命名的。

其次，那个南丁格尔，就是“这个”南丁格尔啊！

在克里米亚战争期间，南丁格尔通过搜集数据，发现很多死亡原因并非是“战死沙场”，而是因为在战场外感染了疾病，或是在战场上受伤，却没有得到适当的护理而致死。

为了解释这个原因，并降低英国士兵的死亡率，她绘制了这个著名的图表，并与1858年递到了维多利亚女王手中。一个切角是一个月，其中面积最大的蓝色块，代表着因为可预防的疾病。

这个图表真的很厉害，为什么呢？

第一，它用面积直观地表现出了一个时间段内，几种死因的占比，让任何人杜能看懂；

第二，它还长的很漂亮，像一朵玫瑰花一样；然后我们来想一想，它为什么要长的那么漂亮？因为这张图表的汇报对象以及最终的决策人是维多利亚女王！

南丁格尔的故事告诉我们：

数据可视化是为了更好地促进行动，所以要让行动的决策人看懂！

为此，耍尽心机在所不辞啊～

第三个人：John Snow（1813-1858）

看到这个名字，我本人也是虎躯一震。没想到John Snow在数据可视化这块也占了一席之地。

仔细研究了一下出生年月，才知道是自己想多了。

John Snow医生是英国麻醉学家、流行病学家，曾经当过维多利亚女王的私人医师，被认为是麻醉医学和公共卫生医学的开拓者。

1854年，伦敦西部西敏市苏活区爆发霍乱，当时许多医生认为霍乱和天花是由“瘴气”或从污水及其他不卫生的东西中产生的有害物所引起的。

然而，John Snow放出了他的冰原狼，啊不，John Snow通过调查，证明了霍乱是由被粪便污染的水传播的。

他将苏活区的地图与霍乱数据结合在一起，锁定了霍乱的流行来源地——百老大街（Broad Street）水泵。

随即，他推荐几种实用的预防措施，如清洗肮脏的衣被，洗手和将水烧开饮用等，取得了良好的效果。

那时候，没有GIS，地图都靠手绘，John Snow却创造性地把数据与地图结合在一起。这充分说明了一件事：

每一种图表类型的诞生，都是由于明确而迫切的需要；

所以当你需要在已知的图表类型中进行选择时，先想想自己想要解决的到底是什么问题！

第四个人：Charles Joseph Minard (1781–1870)

这张图相信很多人都见过了，被Edward Tufte认为是史上最杰出的统计图。它的名字叫做《1812-1813对俄战争中法国人力持续损失示意图》，也被简称为《拿破仑行军图》或《米纳德的图》，这张图表描绘了拿破仑的军队自离开波兰－俄罗斯边界后，军力损失的状况，在一张图中，通过两个维度，呈现了六种资料：拿破仑军队的人数、行军距离、温度、经纬度、移动方向、以及时间－地域关系。

嗯，这种带状图确实看起来眼熟。现在，大家更熟悉的带状图表的名字叫做“桑基图”，然而，它比米纳德的图晚了30年，而且，只用于解释能量的流动。

但是，米纳德的成就不光是一张行军图，他还是首个把饼图与地图结合在一起的人。

以及在地图上加流线。

相传，米纳德的作品非常受欢迎，到什么程度呢？在米纳德的法文讣告中提到，1850～1860间，法国政府部门的首长希望在自己的画像中，出现米纳德画的图表。

而米纳德又教给我了什么？

尽管世界上已经有了氧气（饼图）与氢气（地图），

但是，这并不意味着我们不能创造了啊～

为什么不学米纳德，试试氧化氢呢～

最后，添加我编（xia）纂（bian）的数据可视化的“希波克拉底誓言”，来总结一下我对数据可视化的理解：

数据图表之父William Playfair、玫瑰图的缔造者南丁格尔、以及天地诸神作证，我发誓：

• 我愿以自身能力所及，尽力展示数据；
• 我发誓，数据表达的真相，我绝不扭曲；
• 即使是超大的数据集，我也将令其干净、连续；
• 永远保持热情，对不同的字段进行比较；
• 从宏观到微观，用不同的细节揭示数据背后的秘密；
• 每做一个图集，都有一个清晰的目标：或描述、或探索；
• 我的技术永远为揭示数据真相而服务，而不是利用数据炫耀自己的技巧。

我遵守以上誓言，珍惜阐释数据的无上光荣。

数据可视化不是简单的把数字用图表表示，而是就是帮助人，发现数据后的规律。

每年当天狼星清晨出现在东方地平线上的时候，尼罗河便开始泛滥，古埃及人根据这个规律制定农业计划。同时，他们发现天狼星出现同样的位置间隔是365天，这就是“太阳历”。这是数据可视化。

在天文学上也同样有着重大的意义：它的主轴线、通往石柱的古道和夏至日早晨初升的太阳，在同一条线上；另外，其中还有两块石头的连线指向冬至日落的方向。因此，人们猜测，这很可能是远古人类为观测天象而建造的，可以算是天文台最早的雏形了。这也是数据可视化。

托勒密（约90年—168年）构建出一个非常精妙的数学模型描述了宇宙星辰的运行规律。托勒密用地心说构建了一个完美的数学模型。——大圆上套入小圆。这正是拟合函数的思想。这个模型在理论上站得住脚，加上他的数学水平很高，因此，他给出的具体的模型参数极为准确，所预测的地球运行的周期，每100年的误差不超过一天。这也是数据可视化。

所以，我认为数据可视化不是简单的把数字用图表表示，而是就是帮助人，发现数据后的规律。

什么是数据可视化
 

数据可视化是关于图形或表格的数据展示。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达给观众。

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。如今，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，图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％的人记得他们阅读的！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它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事项，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，可提供所需的信息。

以上所述,能提高在工作场所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，因此它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，大多数据可视化分为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。最为关键的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-分层方法用于呈现多组数据。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-在网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，令人头痛的是为你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。

了解你的受众

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简化数据的方法，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合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数据的预期。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。

足够的了解数据

除了知道你的目标受众，您还需要了解数据的内涵。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，所以需要找到关键信息，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，你也可以从数据中得到独特而有趣的信息。

讲故事

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，而是有使用数据背后的信息。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。它可以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，你应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。为了使数据可视化讲故事的更加精彩，理解数据这点是至关重要的。

保持简单

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。接触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，你需要保持你的数据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，那么你不应该把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据。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误区

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。

错误信息

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。

不完全信息

除了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完整的信息。

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。

简单的数据

虽然你需要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数据，而不是过去使用过的完整数据集！

不合适的可视化

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。例如，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。

遗忘注释

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体验，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。如果数据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。

最后的思考

希望上面已经解释清楚了数据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，数据可视化不仅丰富而且美观。

数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

看了各位答主的回答，鄙人有了些自己的想法，说出来大家一起讨论。

首先，数据可视化从最直接的定义应该是将数据通过合适图表进行展现，以便读者可以最迅速的理解数据索要传达的信息。从这个定义出发，凡是通过图表将数据进行展示出来的过程都可以称之为数据可视化。

其次，以上各位答主的回答真的很棒，很深入的分析了数据可视化的要点。大家所提出对数据可视化的理解其实都是已经在一些潜在的前提去提出自己对可视化的理解。也就是说，如何更好的做好数据的可视化。如何做好数据的可视化，这其中就会涉及做开发系统过程的中的业务目标为导向的问题。也就是和

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