數據可視化被許多學科視為視覺通信的現代等價物。它涉及創建和研究數據的視覺表示。為了清晰有效地傳達信息，數據可視化使用統計圖形，圖表，信息圖形和其他工具。數字數據可以使用點，線或條編碼，從而在視覺上傳達定量信息。有效的可視化有助于用戶分析和推理數據和證據。它使復雜的數據更易于訪問，易于理解和使用。用戶可能有特定的分析任務，比如進行比較或理解因果關系，圖形的設計原則（即顯示比較或顯示因果關系）跟隨任務。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據中的一個或多個變量的模式或關系。

數據可視化既是一門藝術，也是一門科學，被一些人視為描述性統計學的一個分支，而且其他人則認為數據可視化為一種扎根理論的開發工具。因互聯網活動而產生的數據量增加以及環境中傳感器數量的增加被稱為“大數據”或物聯網。對這些數據進行處理，分析和交流，為數據可視化帶來了道德和分析方面的挑戰。數據科學領域和實踐者稱為數據科學家幫助解決這一挑戰。

數據可視化與信息圖形，信息可視化，科學可視化，探索性數據分析和統計圖形密切相關。2000以來，數據可視化已成為研究，教學和開發的一個活躍領域，能夠將科學和信息可視化結合起來。有學者認為，數據可視化的理想狀態不僅僅是清晰傳達，更要激發觀眾的參與和注意。

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隨著互聯網的快速發展，我們進入到一個新的時代，信息的處理速度也越來越快，在過去，我們分析數據用Excel便能完成工作，但如今，海量的數據讓Excel處理數據的能力越來越慢，我們應該如何分析數據、展示數據，成為了新的課題。

可視化在數據分析流程中具有重要的意義，它往往體現了數據分析報告中的決定性一環，那什么是數據可視化呢？

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。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。

數據可視化的目標，首先在于做數據的目的。數據的目的在于“準確”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。為了讓數據看起來更加直觀，讓使用者能夠第一時間讀懂數據的目的，讓數據本身更有說服力，因此數據可視化也帶有三項目標。

1.準確：精確地展示數據的特征。

2.清晰：直觀地了解數據目的信息。

3.美觀：頁面協調美觀，讓人感覺舒服。

那么，我們怎么才可以做好數據可視化？

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，數據想表達什么？各個類型的圖表特性是什么？結合工作中遇到的圖表類型和想表達的場景，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。

圖表選擇是準確、有效傳達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據內容后，只要按圖索驥，就能找到相應的圖表類型建議，方便又輕松。

其次，是針對各個圖表去設計頁面的布局。通過排版布局，把重點指標放在核心區域，讓觀看者能夠迅速解讀關鍵信息。同時還要合理地利用可視化的設計空間，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，提升設計美感。而且在可視化整體布局中不要使用過于復雜的元素以免影響數據呈現。

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，配色風格一致，圖標、圖像的視覺風格以及尺寸一致，按鈕的風格也要統一，不同顏色之間搭配協調。

總而言之，無論以怎樣的方式去展示數據，我們的最終目的都是為了讓他人更快的理解需要傳達的信息，或者是發現數據分析所發現的信息特征，理解數據可視化的核心價值才是關鍵！

數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，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，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

數據可視化可以解決的方向

• 最傳統的就是企業報表，常規報表的可視化展示。
• 業務部門的數據分析，結果用BI分析或者是dashboard報告；數據分析、數據挖掘之后的可視化展示。
• 企業全局運營的大屏展示&核心業務的監控：BOSS駕駛艙、城市交通管控中心、交易大廳、生產設備運營等等。

派可數據的實際大屏展示效果如下：

實際展示：

什么是數據可視化？

數據可視化是指通過可視化表示來傳達數據見解的技術。其主要目標是將大型數據集提取為可視化圖形，以便輕松了解數據中的復雜關系。它經常與信息圖形、統計圖形和信息可視化等術語互換使用。

它是 Joe Blitzstein 制定的數據科學流程中的一個步驟，該流程是一個用于處理數據科學任務的框架。在完成數據收集、處理和建模后，我們需要對關系進行可視化處理，以便得出結論。

數據可視化技術也是更廣泛的數據表示架構 (Data Presentation Architecture, DPA) 的組成部分，數據表示架構旨在以最有效的方式識別、定位、處理、格式化和呈現數據。

我們為何需要它？

據世界經濟論壇稱，世界每天會產生 2.5 萬兆字節的數據，并且目前 90% 的數據是在過去兩年中產生的。數據如此龐大，管理和理解變得愈發困難。任何人都不可能通過逐行瀏覽數據來了解不同的模式和得出觀察結果。數據增長可以作為數據科學流程的一部分進行管理，而數據可視化正是該流程的一部分。
據世界經濟論壇稱，世界每天會產生 2.5 萬兆字節的數據，并且目前 90% 的數據是在過去兩年中產生的。數據如此龐大，管理和理解變得愈發困難。任何人都不可能通過逐行瀏覽數據來了解不同的模式和得出觀察結果。數據增長可以作為數據科學流程的一部分進行管理，而數據可視化正是該流程的一部分。

· 改善見解
數據可視化技術可為我們提供傳統的描述性統計所無法提供的見解。一個完美示例是 Francis Anscombe 于 1973 年創建的安斯庫姆四重奏 (Anscombe’s Quartet)。該圖例包含四個不同的數據集，具有幾乎相同的方差、平均值、X 和 Y 坐標之間的相關性，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，但多項式回歸模型是圖 2 的理想選擇。該圖例強調了對數據進行可視化表示的重要性，僅僅依賴描述性統計數據遠遠不夠。

· 更快制定決策

能夠收集并快速處理其數據的公司在市場中更具競爭力，因為與競爭對手相比，他們可以更快做出明智的決策。速度是關鍵，而數據可視化可通過對數據應用可視化表示來幫助理解大量數據。該可視化層通常位于數據倉庫或數據湖的頂部，并允許用戶以自助方式發現和探索數據。這不僅激發了創造力，而且還減少了 IT 部門分配資源以不斷構建新模型的需求。

舉個例子，假設一名需要處理 20 個不同廣告平臺和內部系統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提取報告、整合數據，然后在 Excel 中進行數據可視化分析。之后，分析師需要查看一堆指標和屬性，而且難以形成結論。但是，現代商業智能 (BI) 平臺可自動連接數據源和數據可視化層，這樣分析師就可以輕松地對數據進行深入分析，并快速得出有關營銷表現的結論。

· 基本示例

假設您是一名零售商，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數據，而表格是最常見的方法之一。以下是使用表格呈現的數據：

以上表格非常出色，可以準確顯示所需信息。但是，我們很難即時了解趨勢和數據所反映的情況。

下面我們看看以線形圖可視化呈現的數據：

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定，在 12 月和 6 月出現小幅上漲。而與之不同，夾克的銷售更具季節性，在 7 月份的銷量最低。然后逐漸上升，并在 12 月達到峰值，之后逐月降低，并于秋天之前達到最低點。您可以從圖表中獲取同樣的信息，但花費的時間更長。您可以想象一下，如果圖表包含成千上萬個數據點，會是什么情況。

· 數據可視化背后的科學

信息處理

要了解數據可視化背后的科學，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成方式進行了廣泛研究，而結論是我們會使用以下兩種方法之一：

系統 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常使用這種方法，可以完成以下任務：

• 閱讀標牌上的文字
• 確定聲源的位置
• 計算 1+1
• 識別不同顏色的差異
• 騎自行車

系統 II
描述緩慢的、邏輯的、不常見的和計算思維，包括：

• 區分多個并列標牌背后的意義差異
• 熟記手機號碼
• 理解復雜的社會線索
• 計算 23x21

通過定義這兩種思維體系，Kahn 解釋了為何人類難以以統計數據的形式進行思考。他認為，系統 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，如果法官只根據歷史案例判斷案件，而不管新案件特有的細微差別和差異，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

這是一種被無關數字左右的傾向。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期的價格（錨點），然后再提出稍高于錨點的價格。

• 可得性

在我們腦海中，事件發生的頻率并不是對實際概率的準確反映。這是一種心理捷徑：假設可以記住的事件更有可能發生。

• 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。作為一名學生，她非常關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。作為一名學生，她非常關注歧視和社會正義問題，并參與了反核示威活動。

以下哪項更有可能？

1) Linda 是一名銀行出納

2) Linda 是一名銀行出納，活躍于女權主義運動

大部分研究參與者選擇了第二個選項，即使該選項違反了概率定律。在他們看來，選項二更能代表 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，因為我們傾向于只處理那些已經觀察到的已知結果的可能性。我們通常不會考慮已知的未知因素或完全不可預見的結果。我們對這種復雜性的忽視，解釋了為什么我們會使用較小的樣本量對未來結果做出強有力的假設。

• 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。

• 沉沒成本

這種偏見常常出現在投資領域，人們愿意繼續投資于表現欠佳、前景堪憂的資產，而不是退出投資，轉向前景更為樂觀的資產。

考慮到系統 I 和 II，以及偏見和直觀推斷，我們應該設法采用合適的數據呈現方式，確保將數據正確地傳達給我們的系統 I 思維過程。這樣，我們的系統 II 思維過程才能準確地分析數據。我們的無意識系統 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如何利用我們的感官來獲取信息。根據 Tor Norretanders 的《用戶錯覺》(The User Illusion)，在兩種系統中，大部分信息都由視覺處理：

由于我們的潛意識系統會通過視覺處理更多信息，因此數據可視化是傳達數據集模式和見解的完美解決方案。當人們看到可視化數據時，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：設計的感知》(Information Visualization: Perception for Design) 中定義了前注意視覺屬性：

1. 顏色
2. 形式
3. 運動
4. 空間位置

每個數據可視化均由這四個組成部分構成，在展示時應謹慎考慮。

以上資料來源：MicroStrategy官網

一般是指各種圖表

隨著年紀的增長，越來越覺得時間的寶貴，學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，復盤和總結。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。不能告訴他們如此血淋淋的真相，我只有一個要求，就是大家把每天的時間開銷截圖發進群里，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，其實只需要一個辦法：白紙黑字！只要寫下來，就一定會經過腦子，然后就實現了可視化。可視化了問題就無處藏身了。

數據可視化是把數字類型的數字，用各種圖表的方式呈現出來，方便人們查看，python 方面有很多數據可視化庫，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數據可視化庫，歡迎學習

簡單來說，數據可視化是指將數據以視覺形式來呈現，如圖表或地圖，以幫助人們了解這些數據的意義。因為人腦對視覺信息的處理優于對文本的處理，因此使用圖表、圖形和設計元素，數據可視化可以更容易的解釋趨勢和統計數據。

數據可視化的目的，即明確、有效的傳遞信息。圖形能將不可見現象轉化為可見的圖形符號，并直截了當和清晰直觀的表達出來。

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數據可視化技術的基本思想，是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

報表類，如JReport，Excel，水晶報表，FineReport等！

數據匯聚成圖像，圖像匯聚成前臺可視化駕駛倉！

通俗說就是點成線，線成面，不同的面組成圖形，圖形直觀的展現在您面前。

不妥之處還請各位老師指正！

概述

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這并不就意味著數據可視化就一定因為要實現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雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往并不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。 數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。“數據可視化”這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

概念

數據可視化技術包含以下幾個基本概念： 數據可視化
①數據空間：是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間； ②數據開發：是指利用一定的算法和工具對數據進行定量的推演和計算； ③數據分析：指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據； ④數據可視化：是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。 數據可視化已經提出了許多方法，這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術、面向像素技術、基于圖標的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等等。