数据可视化概述

数据研究的方法多种多样，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。数据可视化图形是直观呈现数据的首选方法。
然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。
随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈现数据，以便数据中的信息能自然的体现出来。
数据可视化(data visualisation)就是研究如何利用图形，展现数据中隐含的信息，发掘数据中所包含的规律。它是一门横跨计算机、统计、心理学的综合学科，并随着数据挖掘和大数据的兴起而进一步繁荣。

从上面三张山海鲸可视化软件打造的可视化大屏可以看到，目前数据可视化的效果已越来越酷炫，技术也越来越成熟，模型、图表、下钻地图的使用，数据的动态刷新，给大屏增添了不少美观性，毕竟我们使用数据可视化可不止基础的数据直观分析与统计，也希望自己的大屏是一张酷炫饱满，让人眼前一亮的大屏。

数据的信息整理

1、维度

数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。况且可视化图表我需要一定格式的数据去呈现。所以我们先确定数据的维度，需要展示数据的主题以及中心，另外还需要确定辅助的数据维度。

2、坐标

每个信息维度都需要一个坐标，来表现数据在该维度上的取值，x 轴，y 轴特定坐标呈现的数值。

图表的确定

每个图表都有特定展示数据的类型（柱状图，条形图，面积图，折线图，环形图，饼状图，玫瑰图，玉珏图，气泡图，百分比图。）
例如条形图一般用于展示数据的排名。
柱状图，面积图，折线图展示数据在一个时间维度内的对比。
环形图，饼状图，玫瑰图，展示数据特定的占比或对比。
数据的类型多种多样，所以我们需要先确定数据对应适合展示的图表。
数据可视化的范围其实很广，简单的像数据形式一张报表，复杂的像双 11 会场大屏，都算是数据可视化。
我们最终都是在学习和成长当中，学习钻研更多可视化的案例，只为了呈现在实用性强的基础上，添加一些自己的理念及设计，使这数据可视化大屏有自己署名，成为让我们真正自豪的作品。