数据可视化方法

数据可视化是什么

数据科学的大力发展，让信息科学领域面临的一个巨大挑战就是数据爆炸，然而人类分析数据的能力已经远远落后于获取数据的能力。

数据量越来越大、越多元化，数据内容的噪声让人们在庞杂的数据世界中倍感枯燥繁琐，理解成本较高。所以这个挑战不仅在于如何从海量数据中提取出有用知识，还在于如何将数据转化成使人快速理解的知识。

如何从海量数据中提取知识是数据处理和数据挖掘的范畴，如何让数据转化成使人快速理解的知识就需要数据可视化了。

罗伯特·科萨拉说：“数据可视化是挖掘和利用数据的关键。即便是最简单的可视化，也能够消除数据提供者对自己的数据被低估、误解或歪曲的忧虑。数据可视化能够改变人们对数据的理解方式，提高大众对数据的兴趣，并推动更多更好的数据开发。”

相比单纯的数字，图形形式可以让人更容易洞察到数据的分布、趋势、关系以及异常点，从而帮助决策者快速决策。数据可视化就是为了让人们快速理解数据反映的故事、从而快速找到数据背后隐藏的现实问题，然后去解决问题。

为什么需要数据可视化

相信大家见过很多这样的数据可视化系统：

公司的销售的销售分析看板，直观呈现销售额，回款额、客户数等指标：

工厂的质量管控系统，可以查看质检的各个指标合格率，可以实现工厂生产信息集成统一管理：

试想如果没有将数据可视化展出、我们如何通过一堆数据中了解当前的销售额情况？如何通过繁杂的数据看出工厂的各个指标是否正常运行？

所以就需要通过数据可视化，将数据背后的问题展现出来。

有没有数据可视化流程

数据可视化并非只是将数据转成图表这样简单，而是能够快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息。这也就会面临以下的问题：

那该如何解决这些问题呢？

要有数据可视化设计和实施可以遵循的设计原则，只要按照这个流程和原则来设计可视化页面，就可以更高效地将数据转化成业务价值。

标准的可视化设计流程概括来讲，可以分为以下三个步骤：选择图表、视觉设计、突出重点。

以上三个步骤，从目的、问题出发，最终落地到一个突出问题，指明问题解决方向的可视化图表上，最终帮助解决业务问题。