RayData数据可视化系列课程第三讲——什么是数据可视化，它为什么那么重要?

什么是数据可视化？

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，它的主要目标是将大量复杂的数据集提取为可视化图形，以便用户轻松地理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。

数据可视化是Joe Blitzstein（哈佛大学统计学教授）研究的数据科学过程的一个步骤，它是处理数据科学任务的一种形式。在收集、处理和建模数据之后，需要可视化的形式进行结果的展示。

它也是更广泛的数据表示体系结构(data presentation architecture，DPA)的一个组成部分，数据可视化尝试以最有效的方式识别、定位、操作、规范和呈现数据。

为什么数据可视化很重要？

根据世界经济论坛(World Economic Forum)的数据，全球每天产生2.5万亿字节的数据，其中90%的数据是在过去两年中产生的。有了这么多数据，管理和理解这些数据变得越来越困难。任何一个人都不可能一行行地浏览数据和观察不同的数据格式。数据激增可以作为数据科学过程的一部分进行管理，其中包含数据可视化。

提高数据洞察力

数据可视化可以提供传统描述性统计无法提供的洞察力。这方面的一个完美例子是1973年弗朗西斯·安斯库姆（Francis Anscombe）创作的安斯库姆四重奏（Anscombe’s Quartet）。

图中包括四个不同的数据集，它们的方差、均值、x和y坐标之间的相关性以及线性回归线几乎相同。但是，在图形上绘制时，模式明显不同。您可以看到线性回归模型适用于图1和图3，但多项式回归模型适用于图2。这个例子强调了为什么可视化数据很重要，而不只是依赖于描述性统计。

更快的决策

能够收集并快速处理数据的公司将在市场上更具竞争力，因为他们能够比竞争对手更快地做出明智的决策。数据可视化有助于快速的理解数据并迅速做出决策。可视化层通常位于数据仓库或数据池的顶部，允许用户以自助方式发现和探索数据。这不仅激发用户的创造力，而且减少了IT部门分配资源以持续构建新模型的需要。

例如，一位营销分析师在20个不同的广告平台和内部系统中工作，他需要快速了解营销活动的有效性。通过手动的方式进入每个系统，获取报告、合并数据，然后在Excel中进行分析。分析人员查看大量的指标和属性，也很难得出结论。然而，现代商业智能(BI)平台将自动连接数据源和数据可视化层，分析师可以轻松地对数据进行分析并快速得出关于营销绩效的结论。

进一步下放数据可视化的门槛

数据可视化自被人们熟悉以来主要用户科学研究技术使用，需要参与人员具备较为高级的技术方法，例如需要具备图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面等技术知识，同时也需要具备对表达、建模以及属性和动画的显示等的技术能力。但对于我们普通大众来说可视化的应用却无处不在，不管是公司业务数据分析还是热点话题的可视化呈现，我们的日常生活中常常可以看见可视化的影子。

那么，对于没有专业知识的普通大众来说，如何更好的进行数据可视化效果的呈现，并让可视化服务于我们的工作和生活呢？

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