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社区首页 >专栏 >数据人必读的一篇数据可视化文章【值得珍藏】

数据人必读的一篇数据可视化文章【值得珍藏】

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木东居士
发布2019-11-09 13:14:21
9530
发布2019-11-09 13:14:21
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文章被收录于专栏:木东居士的专栏

0x00 前言

数据可视化,对于很多人来说,并不是高不可攀和陌生的东西,无论是否是数据行业从业者,在日常的工作和汇报当中,都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。

简单一点的,可以用Excel将数据绘制成各种可视化图形,如:柱状图、折线图、饼图、散点图、组合图等;抑或是用其它可视化工具tableau、power BI等制作可视化Dashboard;或者是用Python/R中的一些可视化库,来进行数据的可视化,如Python中的Matplotlib、R中的ggplot2。

以上这些,都是进行数据可视化的可选工具,但是工具不是目的,利用工具将数据准确、直观、优美地展示出来,揭示数据背后的有效信息,给目标用户洞察并支持其正确决策,才是数据可视化的最终目的。

因此,本系列尝试从数据可视化的全流程,来还原数据可视化流程中各个节点的工作内容、注意要点,并通过数据大屏的设计实战,让大家对可视化流程的各个环节有全面的认识,用图表讲出数据背后的故事。

0x01 学习路径

本系列,首先从数据可视化的全流程开始讲起,目的是让读者对「数据可视化」的全流程,有一个整体的全貌认知,对应本系列的第1篇文章:

数据可视化过程

《七天数据可视化之旅》第一天:数据可视化过程

介绍了数据可视化过程中的4个关键流程,以及各个流程节点的主要内容和关键要点。

数据图表的选择

《七天数据可视化之旅》第二天:数据图表的选择(上)

《七天数据可视化之旅》第三天:数据图表的选择(中)

《七天数据可视化之旅》第四天:数据图表的选择(下)

从数据关系的角度,给出了图表选择的决策依据,根据数据展示的目的和数据集特征,选择恰当的图表。

常用图表对比

《七天数据可视化之旅》第五天:常用图表对比

将7组常用、且易混淆的可视化图表进行异同对比,从「可视化目标⟹数据集准备⟹最终效果呈现」,来全方位来展示相似图表的差异和各自的适用场景。

提升可视化效果的Tips

《七天数据可视化之旅》第六天:提升可视化效果的Tips

本篇从数据层面和非数据层面,列举了影响可视化效果的因素,并给出如何在可视化设计阶段解决这些问题的建议。

数据可视化实战

《七天数据可视化之旅》第七天:可视化设计实战-数据大屏

本篇以生鲜电商为切入点,设计了一个反映生鲜电商APP实时销售情况的数据大屏。通过Dashboard的实战设计,来解构数据可视化过程中的关键步骤,从而呈现可视化设计的完整链路和所遵循的方法论。

0x02 图表选择决策树

为了让大家对【根据数据关系进行图表选择】有更加直观的了解,指引篇对【数据图表的选择】部分的3篇文章进行了归纳和总结,最终输出了如下的【图表选择决策树】:

0xFF 展望

数据可视化,作为数据科学中的一个垂直领域,是很多学科交叉的领地,需要统计学、数据挖掘、图形学、用户感知心理学、人机交互等学科领域的背景知识。和很多学科知识的学习一样,数据可视化入门并不难,但是要做出出“真”、“善”、“美”的数据可视化作品,却不是一件易事,它需要设计者对业务要有深刻的理解,具有数据分析的思维,对用户感知、设计美学、人机交互等有扎实的功底。

言而总之,数据可视化的学习不是一蹴而就的,需要理论和实践相结合。在实践的过程中,同时多和同行交流,参照和研究优秀的可视化作品,总结经验,内化为自己的知识体系和方法论。

在数据可视化的路上,还有很多需要学习的知识,“道阻且长,行则将至”与大家共勉。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-11-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 0x00 前言
  • 0x01 学习路径
    • 数据可视化过程
      • 数据图表的选择
        • 常用图表对比
          • 提升可视化效果的Tips
            • 数据可视化实战
            • 0x02 图表选择决策树
            • 0xFF 展望
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