什么是数据可视化？

在开启数据分析之前，首先需要明确数据可视化的目的和出发点。数据可视化是将原始数据转化为图形或其他视觉形式的过程，旨在帮助决策者更好地理解和分析数据。因此，了解数据可视化的目的非常重要，例如是否是为了发现数据中的模式和趋势、识别异常值、比较不同数据集之间的差异等。明确目的后，依照整理好的逻辑厘清思路，建立与目标相关的数据指标。

进行数据可视化过程中，建立数据指标是关键一步。数据指标为呈现界面带来对比效果，使决策者更清晰地了解标准是什么、问题出现在哪里。在设置数据指标时，应该侧重于贴合产品背景和业务场景，让受众可以根据现有数据指标进行更深入的思考和洞察。合理的数据指标不仅能反映数据的本质特征，还能为后续的数据分析和决策提供有价值的信息。

数据可视化需要在保证基础数据完善、逻辑思路清晰的基础上，在设计上遵从用户思路，让数据图形的呈现方式更加生动化、多样化。提升图形可读性的关键在于选择合适的可视化类型（如折线图、柱状图、散点图等），并优化图形布局、颜色搭配、标注等细节，使整个系统结构看起来更加整洁清晰。良好的图形可读性不仅能提高观众的接受度，还能优化协作效率，促进数据驱动的决策过程。

数据对比是数据可视化中一个重要的概念，通常分为同比和环比两种。

通过数据对比不仅能发现数据量的变化，还能看出可能存在的问题，以便于提前针对可能出现的问题制定应对计划。数据对比为数据分析提供了重要的时间维度，有助于发现数据中的周期性模式和异常情况。

数据可视化可以将大量的数字和文本数据转化为图表、图形等视觉形式，使人类更容易发现数据中隐藏的模式、趋势和关联关系。研究表明，与纯文本相比，数据可视化可以减少人类 19% 的认知资源消耗，并提高 4.5% 的细节回忆能力。人类视觉处理系统擅长发现变化、进行比较和处理视觉信息。

通过数据可视化，企业决策者可以更快速地分析大量数据，洞察关键信息，从而做出明智的数据驱动决策。数据可视化有助于企业保持竞争优势、提高客户服务质量、优化产品和服务、减少运营低效，并促进团队协作和员工参与度。

有效的数据可视化需要在美学形式和功能性传达之间取得平衡。良好的数据可视化应当以清晰高效的方式呈现信息，吸引观众的注意力和参与度，并使用户能够从中获得洞见和做出明智决策。数据可视化已成为新世纪的一个活跃研究、教学和发展领域，将科学可视化和信息可视化融合在一起。

统计图形是数据可视化中最常见的技术之一，包括直方图、散点图、曲面图等。这些图形可用于描述性统计、探索性数据分析以及呈现数据分析结果。

信息图形侧重于以直观的方式传达抽象信息，利用人类视觉系统的优势，使用户能够一次看到、探索和理解大量信息。常见的信息图形包括树形图、平行坐标图和信息图表等。

时间数据可视化使用折线图、时间线等技术来表示线性一维数据，显示随时间的变化。这种技术常用于展示股票价格、销售数据等随时间变化的数据。

层次数据可视化使用数据树来显示具有共同链接的信息集群，如库存数据中的父节点（服装）和子节点（衬衫、裤子、袜子）。这种技术适用于展示分层结构的数据。

网络数据可视化对于表示不同类型数据之间的复杂关系非常有用，常见的技术包括散点图、气泡图和词云图。

多维数据可视化将两个或更多数据变量表示为二维或三维图像，如柱状图、饼图和堆积柱状图。这种技术适用于同时展示多个变量的数据。

地理空间数据可视化如热力图、密度图或基于位置的等值线图，将数据与真实世界位置相关联。这种技术常用于展示与地理位置相关的数据。