数据可视化实施与方法概述
数据可视化的概念
数据可视化其实是大数据技术的核心技术，它借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人们的眼睛快速通往心灵深处。人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为浏览者带来更深刻的印象。
数据可视化的意义
在错综复杂的数据中，很难发现不同维度和指标之间的关联关系，通过数据可视化的方式则可以轻松验证；越来越多的企业开始重视公司自身数据的收集和处理，通过数据可视化编辑工具的帮助，在可视化的图表中，发现潜在的联系，以此优化、改进公司策略。
数据可视化的实施主要分为：分析获取数据、数据处理和数据可视化 3 步。
分析获取数据。数据来源主要有以下几种：① 自有数据 ② 爬虫数据 ③ 购买、合作、公共数据等
数据处理。主要有：① 数据清洗 ② 数据扩充 ③ 数据的预处理
数据可视化。主要旨借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通作息。
图 1 数据可视化的流程
1、面积&尺寸可视化
对同一类图形的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与 同行平均水平的对比便一目了然。
图 2 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图
2、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。如下图。
图 3 2013 年美国失业率统计
3、图形可视化
在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表表达的主题。如下图。
图 4 ios 手机及平板分布
4、地域空间可视化
当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。如下图
图 5 美国最好喝啤酒的产地分布
5、概念可视化
通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。如下图
图 6 厕所贴士
做数据可视化时，上述的流程基本上是必须要走的，五个方法也是经常混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示，推荐新手使用山海鲸可视化软件按照上述方法试一下。
