大数据可视化，教你如何一眼看透你的数据

这个时代是高速发展的时代，也是大数据应用的时代。作为大数据应用的主流，数据可视化也日益成为当下热议的焦点，实际上大数据可视化的目的其实就是让数据所代表的意义简介直观的展现在人们面前。通过大数据可视化可以让成千上万的数据量在转瞬之间变成众人可以快速理解的各项指标；这些，都已经实实在在的存在于我们的生活当中。

大数据可视化是一个分析展现数据的强大工具。人类对于直观的图像信息的认知往往会高于其他方面的信息认知。今天小编就从大数据可视化的背景，应用工具，编程语言来深入了解一下。

在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导，是否能帮读者正确地抓住重点，了解行业动态？了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方法，高效传达数据，你的数据才是有价值的数据。那究竟该如何做好数据可视化？

分布类散点图

分布类图表显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常用于展示连续数据上数值的分布情况。

散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定

占比类饼图

占比类图表显示同一维度上的占比关系。饼图广泛应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各个分类。

饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。

趋势类折线图

趋势类图表显示数据的变化趋势。 使用图形的位置表现数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

折线图用于显示数据在一个连续的时间间隔或者时间跨度上的变化，它的特点是反映事物随时间或有序类别而变化的趋势。

当然，大数据可视化的工具、图表远远不止以上几种，最关键的是如何利用好这些工具及图表，归纳起来，一名数据可视化工程师需要具备三个方面的能力，数据分析能力、交互视觉能力、研发能力。

不管你用什么工具，不管你用什么图表，别忘了你的目的是理解数据，这才是大数据可视化真正的魅力所在。