数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。

数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

随着互联网的快速发展，我们进入到一个新的时代，信息的处理速度也越来越快，在过去，我们分析数据用Excel便能完成工作，但如今，海量的数据让Excel处理数据的能力越来越慢，我们应该如何分析数据、展示数据，成为了新的课题。

可视化在数据分析流程中具有重要的意义，它往往体现了数据分析报告中的决定性一环，那什么是数据可视化呢？

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。

数据可视化的目标，首先在于做数据的目的。数据的目的在于“准确”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。为了让数据看起来更加直观，让使用者能够第一时间读懂数据的目的，让数据本身更有说服力，因此数据可视化也带有三项目标。

1.准确：精确地展示数据的特征。

数据可视化是把数字类型的数字，用各种图表的方式呈现出来，方便人们查看，python 方面有很多数据可视化库，比如matplotlib，pyecharts等等，很多可视化库做的图表特别漂亮，小编明天的文章便是分享pyecharts数据可视化库，欢迎学习

数据可视化就是把结构性数据或者非结构性数据用图表的形式展现出来，使人们更更加直观的发现隐藏在数据里的信息，便于人们进行决策。数据可视化的展示需要比传统的表格和文档形式用更加直观的方式展现，更具说服力。H5技术的应用后，数据可视化图形往往还具有一定的交互能力，更能动态的展示数据，并且可以根据用户的输入操作进行数据实时变化，更加直观的挖掘出数据中有价值的信息。数据可视化是商业智能BI的基础。

采用数据可视化工具后，可以展现的图形更加多样和丰富，除了传统的饼图，柱形图，折线图等常见图形外还有气泡图，面积图，仪表板，GIS地图，瀑布图，漏斗图，词云等酷炫图表，这些图表可以满足不同类型的展示和分析需求。

指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；

计量图：直观显示数据完成的进度；

我认为数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角，看待世界。换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。

我相信，也许一年，两年，五年，十年，数据视觉这个说法会取代数据可视化。

就像数据可视化，渐渐取代了数据图表这一说法一样。

数据视觉究竟是什么呢？我查阅了一些史料，发现几个有意思的人。或许看完了他们的经历，我们就能这个问题了。

第一个人：William Playfair（1759-1823）

随着年纪的增长，越来越觉得时间的宝贵，学会放弃和筛选是个硬功夫。

我安排时间的工具超级简单，待办清单，时间记录表，复盘和总结。这3个简单的工具，带着一群朋友做了16天，开始每个人都说自己很忙，且每个人都说自己情况特殊。真相是他们都在瞎忙，为了盲目的自我感动，把自己装的很忙的样子。不能告诉他们如此血淋淋的真相，我只有一个要求，就是大家把每天的时间开销截图发进群里，然后我提问他们我。16天过去了，我问大家最近还忙吧？每个人没有那么忙了，感觉效率高多了。我问怎么办到的？他们说每天虽然只用了3-5分钟复盘，不看不知道，一看吓一跳！很多事情居然都是不需要做的。解决很多问题，其实只需要一个办法：白纸黑字！只要写下来，就一定会经过脑子，然后就实现了可视化。可视化了问题就无处藏身了。

一提到数据可视化我就想到了一件非常有趣的事情， 那是某一次的全国大学生数学建模比赛，题目提供的数据中有大量的经纬度数据，为了更直观有效分析数据，参赛的选手们相当于给几个地图可视化平台进行了DDoS攻击，导致平台崩溃，使得那几个平台不得不采取紧急措施，发布公告禁止平台注册，客服都忍不了不断地咨询，几个平台更进一步直接关闭平台不能使用。

如果你有参赛或关注就会知道哪些经纬度数据指向了东莞深圳等地，再也不想参加数学建模，4天3夜就没好好休息，太累了。

数据可视化是什么？

字面上的意思，可以用肉眼更简单直观的看到数据，而不是一堆的数字。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。最简单的数据可视化是利用Excel等制作图表，例如饼图、柱形图，让你可以非常明白的看到，原来头条用户中女生占这么多，看起来更有趣。股票波动的K线图也是一种数据可视化的形式。记得以前去某安全公司，在其公司内有个3m*5m左右大屏幕，显示的是当前世界上各种网络攻击事件的情况，你可以看到动态从某地发出攻击指向目标。

什么是数据可视化？

数据可视化是指通过可视化表示来传达数据见解的技术。其主要目标是将大型数据集提取为可视化图形，以便轻松了解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。

它是 Joe Blitzstein 制定的数据科学流程中的一个步骤，该流程是一个用于处理数据科学任务的框架。在完成数据收集、处理和建模后，我们需要对关系进行可视化处理，以便得出结论。

数据可视化技术也是更广泛的数据表示架构 (Data Presentation Architecture, DPA) 的组成部分，数据表示架构旨在以最有效的方式识别、定位、处理、格式化和呈现数据。

我们为何需要它？

据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。
据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。

· 改善见解
数据可视化技术可为我们提供传统的描述性统计所无法提供的见解。一个完美示例是 Francis Anscombe 于 1973 年创建的安斯库姆四重奏 (Anscombe’s Quartet)。该图例包含四个不同的数据集，具有几乎相同的方差、平均值、X 和 Y 坐标之间的相关性，以及线性回归线。但是，在图表上绘制时，图案明显不同。在以下图例中，大家可以看到，线性回归模型适用于图 1 和图 3，但多项式回归模型是图 2 的理想选择。该图例强调了对数据进行可视化表示的重要性，仅仅依赖描述性统计数据远远不够。

简单来说，数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。因为人脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以更容易的解释趋势和统计数据。

数据可视化的目的，即明确、有效的传递信息。图形能将不可见现象转化为可见的图形符号，并直截了当和清晰直观的表达出来。

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25条小贴士，快速提升数据可视化能力

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数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

报表类，如JReport，Excel，水晶报表，FineReport等！

数据汇聚成图像，图像汇聚成前台可视化驾驶仓！

通俗说就是点成线，线成面，不同的面组成图形，图形直观的展现在您面前。

不妥之处还请各位老师指正！