一文看懂数据可视化：从编程工具到可视化表现方式

一文看懂数据可视化：大年夜编程对象到可视化表示方法

说到可视化，就不得不说一下大年夜数据，毕竟可视化是解决大年夜数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大年夜数据，大年夜数据 ≠ 稀有据 ≠ 数据量大年夜，离谱的是，如今就连卖早点的认为本身能统计天天卖出的种类，都敢说本身是搞大年夜数据。

时光推移到 2009 年，“大年夜数据” 开端才成为互联网技巧行业中的热点词汇。对“大年夜数据”进行收集和分析的假想，起先来自于世界有名的治理咨询公司麦肯锡公司;麦肯锡公司看到了各类收集平台记录的小我海量信息具备潜在的贸易价值，于是投入大年夜量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月宣布了关于“大年夜数据”的申报，该申报对“大年夜数据”的影响、关键技巧和应用范畴等都进行了详尽的分析。麦肯锡的申报获得了金融界的高度看重，而后逐渐受到了各行各业存眷。

定义

数据可视化的目标其实就是直不雅地展示数据，例如让花费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂的指标;经由过程加减乘除、各类公式衡量计算获得的两组数据差别，在图中色彩敏感、长短大年夜小即能形核比较;数据可视化是一个沟通复杂信息的强大年夜兵器。经由过程可视化信息，我们的大年夜脑可以或许更好地抓取和保存有效信息，增长信息的印象。但如不雅数据可视化做的较弱，反而会带来负面效不雅;缺点的表达往往会伤害数据的传播，完全曲解和误导用户，所以更须要我们多维的┞饭现数据，就不仅仅是单一层面。

背景

我们可以想一想，在大年夜数据没有出现之前，已经有很多对数据加以可视化的经典应用，比如股市里的 K 线了，其试图以可视化的目标来发明某些规律，信息可以用多种办法来进行可视化，每种可视化的办法都有着不合的侧重点，特别是在大年夜数据时代，当你计算处理数据时。起重要明白并懂得的一点是：你计算经由过程数据向你的用户讲述如何的故事，数据可视化之后又在表达着什么?

当我们可以或许充分懂得数据，并可以或许随便马虎向他人解释数据时，数据才有所价值;我们的读者可以经由过程可视化互动或其他数据应用方法来探寻一个故事的背后产生了什么，是以，数据可视化至关重要。

数据的特点

数据可视化，先要懂得数据，再去控制可视化的办法，如许才能实现高效的数据可视化，下面是常见的数据类型，在设计时，你可能会碰到以下集中数据类型：

量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数量
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量发卖量

可视化的意义是资世人更好的分析数据，也就是说他是一种高效的手段，并不是数据分析的须要前提;如不雅我们采取了可视化筹划，意味着机械并不克不及精确的分析。当然，也要明白可视化不克不及直接带来结不雅，它须要仁攀来介仁攀来分析结论。

R 经常被称为是“统计人员为统计人员开辟的一种说话”。如不雅你须要深奥的统计模型用于计算，可能会在 CRAN 上找到它――你知道，CRAN 叫综合R档案收集(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘，没有什么比得过 ggplot2。而如不雅你想应用比你机械供给的功能还强大年夜的功能，那可以应用 SparkR 绑定，在 R 上运行 Spark。

Scala

经由过程这些数据，能为你后续的工作做哪一些指导性工作，是否能帮不雅者精确的抓重视点，懂得行业动态?懂得这一点之后，你便能选择合理的数据可视化办法，高效传达数据。

Scala 是最轻松的说话，因为大年夜家都观赏其类型体系。Scala在JVM上运行，根本上成功地结合了函数范式和面向对象范式，今朝它在金融界和须要处理海量数据的公司企业中取得了巨大年夜进展，经常采取一种大年夜范围分布式方法来处理(比如Twitter和LinkedIn)。它照样驱动Spark和Kafka的一种说话。

Python

Java 可能很合适你的大年夜数据项目。想一想 Hadoop MapReduce，它用 Java 编写。HDFS 呢?也用 Java 来编写。连 Storm、Kafka 和 Spark 都可以在 JVM 上运行(应用 Clojure 和 Scala)，这意味着 Java 是这些项目中的“一等公平易近”。别的还有像 Google Cloud Dataflow(如今是 Apache Beam)这些新技巧，直到比来它们还只支撑 Java。