中国统计网 | 想轻松入门，必走这7步！，数据可视化
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数据可视化的目的 ， 是要对数据进行可视化处理 ， 以使得能够明确地、有效地传递信息 。
——VitalyFriedman
通俗一点讲 ， 将复杂的数据信息进行图形化展示 ， 目的是让一堆杂乱无章的数据得以更高效的分析或理解 ， 让数据信息转化为一眼就能看懂的数据图表 。 而想要以图表做基础做好数据分析 ， 就要融会贯通一些特定的能力、迁移行业认知 。 今天我们说说数据可视化的7大知识点 。
01数据可视化是什么？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 。
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02数据可视化的一般流程首先我们需要对我们现有的数据进行分析 ， 得出自己的结论 ， 明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题） 。 然后根据这个目的在现有的或你知道的图表信息库中选择能够满足你目标的图表 。 最后开始动手制作图表 ， 并对图表进行美化、检查 ， 直至最后图表完成 。
这里我们容易犯的一个错误是：先设想要达到的可视化效果 ， 然后在去寻找相应的数据 。 这样经常会造成：“现有的数据不能够做出事先设想的可视化效果 ， 或者是想要制作理想的图表需要获取更多的数据 。 ”这样的误区 。
03常见的数据种类为了更好的进行可视化 ， 我们将数据分为分类数据、时序数据、空间数据、多元变量数据四大类 。
1.分类数据
分类数据是指反映事物类别的数据 。 如：用户的设备可以分为Iphone用户和andorid用户两种；支付方式可以分为支付宝、微信、现金支付三种等 。 诸如此类的分类所得到的数据被称为分类数据 。
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2.时序数据
时序数据也称时间序列数据 ， 是指同一统一指标按时间顺序记录的数据列 。 如:每个月的新增用户数量、某公司近十年每年的GMV等 。 诸如此类按时间顺序来记录的指标对应的数据成为时序数据 。
3.空间数据
空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据 ， 它可以用来描述来自现实世界的目标 ， 它具有定位、定性、时间和空间关系等特性 。
空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据 。
4.多变量数据
数据通常以表格形式的出现 ， 表格中有多个列 ， 每一列代表一个变量 ， 将这份数据就称为多变量数据 ， 多变量常用来研究变量之间的相关性 。 即用来找出影响某一指标的因素有哪些 。
04通过数据可视化你想表达什么信息表达某个什么结论（平台上的用户中哪个地区的用户较多、数据分析领域最具有权威的人物是谁、2016年的GMV环比去年是增加类还是降低了） 。 阐述某种现象（学生成绩好坏可能与家庭背景是否具有一定的相关性、应届生收入和毕业院校是否有一定的相关性） 。
05选择具体的可视化形式明确了我们要借助图表传递什么信息以后我们就可以着手选择合适的图表了 ， 这里我们借助于《数据之美》作者提出的观点 ， 不是列举什么柱状图、折线图等具体的图表 ， 而是介绍一些组成这些图表的零部件 。 比如说柱状图就是有长度和直角坐标系组成的 。 我们只需要选择所需的零部件进行组合即可 。 接下来具体看一下这些零部件 。
基于数据的零部件有：视觉暗示、坐标系、标尺、背景信息以及前面四种形式的任意组合 。
1.视觉暗示
通过查看图表就可以与潜意识中的意识进行联系从而得出图表表达的意识 。
常用的视觉暗示主要有：位置（位置高低）、长度（长短）、角度（大小）、方向（方向上升还是下降）、形状（不同形状代表不同分类）、面积（面积大小）、体积（体积大小）、饱和度（色调的强度 ， 就是颜色的深浅）、色调（不同颜色） 。
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