編輯導語：數據可視化，就僅僅隻是把數據轉換成圖形嗎？其實不然，一個好的數據可視化，不僅能帶來視覺上的沖擊，還能揭示蘊含在數據中的規律和道理，一起來看一下吧。

有人說，數據可視化不就是畫圖嘛，看不出來研究的價值在哪。我原來也天真的以為，數據可視化就是把數據從冰冷的數字轉換成圖形，頂多就是色彩豐富一些，看起來更酷炫，逼格滿滿。其實不然，一個好的可視化，能夠帶給人們不僅僅是視覺上的沖擊，還能夠揭示蘊含在數據中的規律和道理。

數據可視化（Data Visualization）和信息可視化（Infographics）是兩個相近的專業領域名詞，而我們通常會将數據可視化概括為，對一些數據和抽象概念或者文字信息的圖表呈現和信息傳遞的表達方式。

其實，世界都是由真實的數據組成的，抽象化地反映了我們日常的生活，在面對數據可視化設計的時候，我們設計師的目的就是将雜亂無章、冗餘的數據整合、分析，經過視覺化映射處理，轉化為一眼可得，被用戶理解感知的簡單美觀的信息圖表。

簡單來講，可視化設計的實質就是讓數據說話，一個好的可視化設計必須是有邏輯、美觀、簡單的。那麼，我們設計師如何才能做好數據可視化呢？

系統開發中常見的數據報表統計，将數據用圖表或表格的形式呈現出來，幫助運營或者決策人員了解這些數據的規律或者價值，就是簡單的可視化應用。

從開發角度來看，把系統中的核心數據，用一定的手段進行統計，在借助一些精美的圖表樣式，展示出來，或者把一系列圖表組裝成一個數據大屏，格調十足。

從運營人員的角度看，更多的是借助可視化數據分析業務場景，得到有價值的參考數據，為後續的決策或者開展活動提供指導。所以随着業務線的不斷發展，對數據分析的要求越來越高，也就誕生了數據分析師。

能夠完成數據可視化的工具有很多，目前主流使用的有兩種，分别是個人用戶較多的可視化工具以及企業客戶偏多的商業智能BI工具。

可視化工具的優點就是更加的輕量化，甚至可以直接通過在線網頁完成簡單圖表的制作，但一般隻能通過手動輸入數據的方式制作，也會有各種限制，比如水印、限制組件、設置上限等等。

1. 确認需求

數據可視化是為了解決問題而制作出來的，所以實際制作分析的過程中必須緊貼企業業務流程，了解業務指标、屬于什麼專業方向的内容，最大程度地提升數據分析的準确性，提高圖表展現信息的質量。

接到數據可視化需求之後，我們必須要先清楚圖表制作完成後受衆對象是誰，對項目做一個初步的規劃方案，把需求對象要解決的問題、想要看到的信息以及關鍵點摸清。

如果可以，最好再和需求對象對接一下，确定規劃沒有問題，這裡一定要重視，規劃的數據方向如果不是對方想要的，那時候的努力隻是在浪費自己的時間精力，甚至有可能被要求推倒重來。

2. 準備數據

數據可視化，千萬不能忘了數據。不管前期規劃再好，業務指标和需求之間的關系再貼合，沒有數據你什麼也分析不了。

數據決定了你圖表可以展現的信息，也決定了你要進行的分析流程，所以一定要提前到數據倉庫中查看是否有自己需要的業務數據。如果沒有就要及時尋找，看看對方是否能夠臨時填報、補錄數據，增加數據的源頭。

下一步就要把這些确認好的數據跟之前規劃的指标核對，将這些不同數據進行關聯，思考數據分析中可能會使用到的關鍵信息，把整理過的數據放到備用表單中。

3. 選擇圖表

圖表的選擇直接關系到可視化的呈現效果，一個合适的圖表能夠把數據之間的聯系轉化為直觀的信息，相反錯誤的圖表可能會将需求對象引向錯誤的方向。

數據可視化分析人員必須了解所有主流的圖表類型，知道每個圖表适合做哪些分析，能夠展現哪種類型的信息，舉個例子，折線圖、柱形圖等能夠輕易地展現事物的發展趨勢，但如果你把某段時間銷售數量變化趨勢呈現在餅圖上，那這個圖表就沒有任何意義了。

4. 數據可視化分析

在數據分析過程中，很多新手會有一個誤區，經常會把各種各樣的可視化圖表裝滿幾個屏幕，認為這樣就可以把所有信息直觀的展示給用戶。

實際上，用戶并不需要那麼多内容，相比複雜的信息展示，他們往往會更喜歡一目了然的内容設計，一眼就能看到關鍵信息。

此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顔色最好也不要太過鮮豔，把色彩對比強烈的顔色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶産生更好的體驗，這才是他們最希望看到的。

• 清晰：一個好的數據可視化界面一定是能夠清晰地展現用戶所需要的信息，當用戶看到界面内容時，應該能在5秒内了解到它的用途，而不是花費至少幾分鐘才能理解各個數據的含義。
• 有意義：一個有用的數據可視化界面上的每一條信息都應該是有意義的，這些有意義的信息能準确傳達設計師想要表達的内容。每一條數據的背後，用戶應該都是可以讀懂的。
• 一緻性：優秀的數據可視化界面，會有一套非常嚴謹一緻的版面。這裡的一緻性需要考慮到布局，結構和内容。
• 簡單：複雜的界面違背了數據可視化設計的初衷，如果一個信息呈現不夠簡單直接，那麼肯定是在設計上出現了問題。

1）柱狀圖

特點是可橫向排列，或用多維方式表達。長條柱或柱組中線須對齊項目刻度，例如比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），隻有一個變量，通常利用于較小的數據集分析。

2）漏鬥圖

特點是強調數據之間的轉化關系和遞進規律，經典常見就是用戶浏覽量，點擊量，到訂單支付數量。

3）餅狀圖

特點是不注重數據明細，強調數據中各項占總體的百分比，或者分布情況，注重模塊模塊之間的對比。

4）條形圖

特點是是統計圖資料分析中最常用的圖形能夠使人們一眼看出各個數據的大小。

易于比較數據之間的差别。

5）折線圖

特點是是能看出數量的增減變化情況，以折線的上升或下降來表示統計數量的增減變化的統計圖，折線統計圖用折線的起伏表示數據的增減變化情況，不僅可以表示數量的多少，而且可以反映數據的增減變化情況和趨勢。

應用場景：常用于描述指标在一段時間或有序類别内的表化趨勢，并展現數據間的關聯性。

6）堆積面積圖

特點：強調數量随因變量變化的程度，以及變化的趨勢。可設置輔助線、趨勢線等輔助分析，添加标簽、縮略軸等優化交互體驗。

7）K線圖

用于記錄數據變化趨勢，及波動情況，常用于股票，體現價格走勢與波動情況可在K線圖下方設置一個柱狀圖，用于表示波動情況。

8）桑葚圖

桑基圖用于描述一組數值轉化成另一組數值的流向，觀察數據的流轉情況，始末數據量相等。圖中的各個分支寬度表示流量的大小，線條粗細代表數據大小。桑基圖主要應用于用戶行為路徑、能源流轉等場景。

9）旭日圖

清晰地表達層級和歸屬關系，以父子層次結構顯示數據構成情況，旭⽇圖能便于細分溯源分析數據，真正了解數據的具體構成。旭日圖用于描述樹狀結構數據。

相信大家可以根據自身的需求來選擇合适自己的圖表。

• 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
• 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
• 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
• 數據可視化：是指将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、基于圖标的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等等

數據可視化是幫助人更好的分析數據，信息的質量很大程度上依賴于其表達方式。

對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析，使分析結果可視化。其實數據可視化的本質就是視覺對話。數據可視化将技術與藝術完美結合，借助圖形化的手段，清晰有效地傳達與溝通信息。

一方面，數據賦予可視化以價值；另一方面，可視化增加數據的靈性，兩者相輔相成，幫助企業從信息中提取知識、從知識中收獲價值。

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