什么是数据可视化
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。
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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。
数据可视化基本思想
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。数据可视化工具推荐
iCharts 、FushionCarts、Dygraphs、Datawrapper、Leaflet、Tableau Public、PiktoChart、Google Charts、Raw、Gliffy、Canva
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数据可视化简单来说是把数据（尤其是数据量很大时）通过表格的形式展现出来。
可视化可以在不同场景体现，公司销售业绩，股票近期趋势，房价变化，等等。
实现数据可视化的软件，如tableau,power bi都可以做出精美的商业dashboard。
在制作图标也就是可视化过程中，需要把握准确性，故事性。
数据时代，尤其“大数据时代”，如何在海量的数字中挑出重点，使数据可以服务于我们，就是可视化的目的之一。
附：一份可视化dashboard
从区域，年份，增长趋势等等角度将数据以图片形式呈现。
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。
2.清晰：直观地了解数据目的信息。
3.美观：页面协调美观，让人感觉舒服。
那么，我们怎么才可以做好数据可视化？
首要就是选择合适的图表，但是选择图表需要考虑两个方面，数据想表达什么？各个类型的图表特性是什么？结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下是“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适的图表类型。
图表选择是准确、有效传达信息非常重要的一步。有了这份指南在手，在确定我们想展示的数据内容后，只要按图索骥，就能找到相应的图表类型建议，方便又轻松。
其次，是针对各个图表去设计页面的布局。通过排版布局，把重点指标放在核心区域，让观看者能够迅速解读关键信息。同时还要合理地利用可视化的设计空间，确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下，保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡，提升设计美感。而且在可视化整体布局中不要使用过于复杂的元素以免影响数据呈现。
最后，还要考虑整个页面的配色。我们要保持整体色彩感觉一致，配色风格一致，图标、图像的视觉风格以及尺寸一致，按钮的风格也要统一，不同颜色之间搭配协调。
总而言之，无论以怎样的方式去展示数据，我们的最终目的都是为了让他人更快的理解需要传达的信息，或者是发现数据分析所发现的信息特征，理解数据可视化的核心价值才是关键！