這一篇給大家全面介紹下關于數據可視化的方法和常用工具。

1. 數據可視化簡介

數據可視化，是指用圖形的方式來展現數據，從而更加清晰有效地傳遞信息，主要方法包括圖表類型的選擇和圖表設計的準則。

隨著互聯網的廣泛應用，我們的工作和生活等各個方面，每時每刻都在產生大量的數據。

數據可視化作為一種有效傳遞信息的手段，被越來越廣泛地應用到很多領域，比如說，是淘寶雙十一的數據可視化，在一塊大屏幕上實時動態展示交易數據。

如果想要讓數據發揮更大的價值，那么合理地運用數據可視化的方法和工具就顯得特別重要。

2. 數據可視化的圖表選擇

根據數據分析的實際情況，需要有針對性地選擇合適的數據可視化方法。

但是，可視化的圖表花樣繁多，我們應該如何選擇并設計好你的圖表呢？

下面這張圖源自?http://chart.guide：

本文將把它拆分為 8 個部分，逐一進行介紹。

(1) 當你需要對不同的類別進行比較時，有很多種圖形可供選擇，其中條形圖是最常見的，垂直瀑布圖適合用來比較并分析各個組成部分的變化情況，詞云圖適用于大量文本的分析和比較。

(2) 當你想要直觀反映關鍵業績指標隨時間的變化情況時，用柱形圖或曲線圖是比較好的選擇。

(3) 當你需要展示二八定律時，用柏拉圖(Pareto)能方便地找出主要因素。

(4) 當你希望展示數據之間的聯系或關系時，漏斗圖和散點圖是比較好的選擇。

對于氣泡圖，我個人覺得可以適當地加以運用，因為她能綜合反應出 3 個重要的指標，在一些數據分析場景中，氣泡圖能有效地傳遞出重要的信息。

比如說，Hans Rosling 曾經利用動態氣泡圖，展現了全球人口、收入、健康的動態變化，在網站 http://www.gapminder.org 上也可以找到大量動態氣泡圖的應用。

(5) 當你關注數據的分布狀況時，可以使用直方圖或小提琴圖。

剛開始看到小提琴圖，可能會覺得她比較費解，但當你理解她代表的具體含義之后，就會知道她能傳遞很多專業的統計信息，包括數據的密度分布、中位數、四分位數等。

(6) 如果你想增強圖表的表現力，那么可以增加箭頭和標簽等圖表元素。

(7) 當你只需要突出顯示某個單值，可以用放大的粗體文字或圖片。

(8) 在進行數據可視化的過程中，應該時刻關注數據可視化的目標，記住這些圖表設計的提示：

• 使用2D圖表，不要使用三維立體效果

• 使用反映真實情況的刻度，避免造成誤導

• 使用單一的 Y 軸，不要使用雙軸圖表

• 折線圖用角度體現真實的數據變化，不要使用平滑效果
  

• 數據序列最多不超過?4 個

• 條形圖按大小排序進行排列

• 不要使用無意義的顏色

• 高亮顯示重要的圖表元素

• 坐標軸等輔助元素盡量淡化

3. 數據可視化的六種制作方法

(一) 將指標值圖形化

一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如說，用柱形圖的高度表現數據大小。

(二) 將指標圖形化

一般用與指標含義相近的 icon 圖標來表現。

(三) 將指標關系圖形化

當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，并將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。

(四) 將時間和空間可視化

通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。

當圖表存在地域信息并且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。

(五) 將數據進行概念轉換

對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知，常用方法有對比和比喻。

(六) 讓圖表「動」起來

數據圖形化完成后，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。實現動態化主要有兩種方式：交互和動畫。

4. 數據可視化的十個準則

(一) 明確數據可視化的目的；

(二) 通過對比來反映問題；?

(三) 提供數據指標的業務背景；?

(四) 通過從總體到部分的形式，展示數據分析報告；?

(五) 聯系實際的生產和生活，對數據指標的大小進行可視化；?

(六) 通過明確而全面的標注，盡可能消除誤差和歧義；?

(七) 將可視化的圖標，同聽覺上的描述，進行有機的整合；?

(八) 通過圖形化工具，增加信息的可讀性和生動性；?

(九) 允許但并非強制，通過表格的形式，呈現數據信息；?

(十) 目標是：讓受眾思考呈現的數據指標，而非數據的呈現形式。

5. 數據可視化的工具

目前市面上的數據可視化工具多種多樣，其中 Excel 作圖工具是最常用的。

從數據可視化的自動化方面來看，建議使用 Python 編程來實現。

Python 中用于數據可視化的庫有很多，比較常見的有：?

• Matplotlib（強大、復雜）

• Seaborn（基于Matplotlib、簡單）

• pyecharts（基于Echarts、炫酷）

• plotnine（移植于R的ggplot2、圖形語法）

• PyQtGraph（交互、高性能）

從數據可視化工具的敏捷性方面來看，建議使用 BI 軟件，例如 Tableau、Power BI 等等。

最后的話

有些人打著數據可視化的幌子，片面追求視覺上的花哨，做出來的圖表只是為了吸引眼球，這就違背了有效傳遞信息的目標。

數據可視化的目標，并不是單純地為了「好看」，而是為了更加有效地傳遞信息，讓人能準確快速地獲取有價值的信息，從而更好地解決問題。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于数据可视化的方法和工具介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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