一文带你读懂数据可视化

认识数据

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数据=财富

数据是企业发展的信息积累，利用好就能变成财富，不利用就会变成数据库中堆积的无用字段，甚至成为妨碍企业信息化进步的绊脚石。

随着大数据利用的火热，越来越多的成功案例警醒着企业数据利用的重要性，数据可视化作为大数据生态链的最后一公里，也是最能直接感知信息的环节。

数据化管理工具

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数据可视化

在资本市场运作下，现有的信息化水平已经不能满足业务需求，尤其是对资产、财务的可视化程度以及生产和销售的精细化程度要求越来越高。对于引入更科学化的管理手段来配合企业的决策层和管理层，已迫在眉睫。此外，业务层需要对企业运营状况有更全局的掌控，这些都离不开可视化的数据管理。

数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。

早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的数据库/财务软件，扩展到基于各类编程语言的可视化库，相应的应用门槛也越来越低。

数据输入、处理与输出

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可视化流程

数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术, 还是一个具有方法论的学科。一般而言，完整的可视化流程包括以下内容：

可视化输入：包括可视化任务的描述，数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等；

可视化处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作，并将数据与视觉编码进行映射；

可视化输出：基于视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成可视化作品。

实际上，从“数据可视化”的命名，便很容易看出数据可视化从业者如何开始可视化设计，那便是：处理数据，设计视觉，完成从数据空间到可视空间的映射, 必要时重复数据处理和图形绘制的循环组合。

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