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文┞仿大年夜几个方面扼要分析了数据可视化，欲望可以或许赞助你对数据可视化有一个整体的熟悉。

数据可视化是指将数据以视觉的情势来竽暌箍现，如图表或地图，以资世人们懂得这些数据的意义。经由过程不雅察数字、统计数据加以转换获得清楚的结论并不是一件轻易的事。而仁攀类大年夜脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，是以应用图表、图形和设计元素把数据进行可视化，可以帮你更轻易的解释数据模式、趋势、统计规律和数据相干性，而这些内容在其他出现方法下可能难以被发明。可视化可简明地定义为：经由过程可视表达增能人们完成某些义务的效力。

任何情势的数据可视化都邑由丰富的内容、惹人留意的视觉效不雅、精细的制造三个要素构成，概括起来就是新鲜而有趣、充分而高效、美感且好看三个特点。

下面分别大年夜数据可视化的价值、什么是好的可视化、数据可视化难在哪里、可视化过程中的留意事项、单个图表的构建过程几个方面聊聊数据可视化，最后推荐几本经典图书。

数据可视化都有一个合营的目标，那就是精确而高效、精简而周全地传递信息和常识。可视化能将弗成见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和接洽关系的数据，建立起接洽和接洽关系，发明规律和特点，获得更有贸易价值的洞见和价值。并且应用合适的图表直截了当且清楚而直不雅地表达出来，实现数据自我解释、让数据措辞的目标。而仁攀类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。是以，数据可视化可以或许加深和强化受众对于数据的懂得和记忆。

图形表示数据，实际上比传统的统计分析法加倍精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、猜测将来趋势。别的，应用可视化技巧可以及时｀控营业运行状况，加倍阳光透明，及时发明问题第一时光做出应对。例如天猫的双11数据大年夜屏实况直播，可视化大年夜屏展示大年夜数据平台的资本应用、义务成功率、及时数据量等。

数据可视化的价值

好的数据可视化

数据可视化能做到简单、充分、高效、兼具美感就是好的可视化：

• 简单点说好的数据可视化亲睦的产品是一样，都有友爱的用户体验，不克不及让人花了时光又看得一头雾水，甚至被误导得掉足误的结论。精确 用最简单的方法传递最精确的信息，节约人们思虑的时光。 最简单方法就是最合理的图表，须要根据比较关系、数据维数、数据若干选择。
• 充分一份数据分析申报或者解释清跋扈一个问题，很少是单一一个的图表可以或许完成的，都须要多个指标或者同一指标的不合维度互相合营佐证分析结论。
• 高效成功的可视化，虽外面简单却富含深意，可以让不雅察者一眼就能洞察事实并产生新的懂得，治理者可以或许沿着你筹划的可视化路径可以或许敏捷地找到和发明决定计划之道。

美感除了精确、充分高效外，也须要美不雅。 美不雅分为两个层次，第一层是整体调和美，没有多余元素，图表中的坐标轴、外形、线条、字体、标签、标题排捌捣豹素是经由合理安排的 ，UI设计中的四大年夜原则(比较、反复、对齐、密切性) 同样实用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美，色彩应用适可而止。把握好视觉元素中色彩的应用，使图形变得加倍活泼、有趣，信息表达得加倍精确和直不雅。色彩可以资世人们对信息进行深刻分类、强调或淡化，活泼而有趣的可视化作品的表示情势，经常给受众带来视觉效不雅上的享受。调和美是视觉美的基本。

数据可视化难在哪里

好的产品体验不是一件轻易的工作，是专业产品经理、UE、UI完美合营的产品，同样做好数据可视化也不轻易，须要具备必定的数据分析才能、闇练应用可视化对象、较好的美术素养、优胜的用户体验感到，还可以或许换位到受众角度核阅本身的作品，光有理论远远不敷，还须要大年夜量的实践锤炼，把理论固化成本身的感到。

• 数据不精确、结论不是很清楚，所以数据可视化的最大年夜可贵在数据可视化之外的基本性工作，数据收集、数据分析没有做好，可视化就是徒劳无功。
• 数据可视化是用高度抽象的图表展示复杂的数据、信息，须要逻辑及其雅绫擒
• 维度多、变量多，不肯定应当展示哪些信息 数据过多，须要采取交互式的┞饭现可视化， 例如，可以充分应用地区的分级包含关喷鼻魅展示不合地区层次的图表。
• 和UI图形界面比拟，图表只有有限的文字、图形指引，不克不及很好的解释数据的高低文关系。
• 图表高度抽象，对于浏览者本质请求很高，浏览者也须要懂得各类图表所传递的比较关系、异一致基本常识。
• 选择精确的图表不轻易，各类图表都有本身的优势和局限性，光柱状图就有一般柱状图、分组柱状图、聚积柱状图、横线柱状图、双向柱状图等。
• 图表细节处见真工夫，图表须要推敲细节实袈溱是太多，构造、元素、刻度、单位、图例等等都须要合理。 细节处理不到位，影响可视化的效不雅，例如：折线太细不便于不雅察线太粗又抹平了趋势细节; 更严重问题可能误导受众， 例如：刻度拔取不合理折线过于陡峭 。

可视化过程的留意事项

总结几点留意事项，少走些弯路：

• 数据图表重要感化是传递信息，不要用它们选技能，不要寻求过分漂亮
• 不要试图在一张图中表达所有的信息，不要让图表太沉重，拔苗助长
• 数据可视化是以营业逻辑为主线串联，不要随便堆砌图表
• 避免过度开辟，什么数据都想展示，数据太多就选择最核心的数据指标、和正常误差大年夜的、能支撑分析结论的
• 不要试图掩盖问题，躲避“不良结论”，真实反竽暌钩营业，裸露问题
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  本文标题：数据可视化难在哪里？该如何入门

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