可视化数据图表,数据可视化图

什么是数据可视化？

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。

表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。

对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

哪个数据可视化工具比较好？

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：程序运行截图如下：更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：程序运行截图如下：更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。

数据可视化有哪些分类和图形？

数据可视化图形的话，有一般常用的可视化分析图表，比如柱形图、折线图等这些，大家都很熟悉了。还有一种是以这些基础性的图表为前提进行开发的高级可视化图表。比如说柱形图中的就有阶梯图、堆积图、电量图等。这些图表能针对性满足特定分析场景需求，比如说我们要对比一种汇总数据的百分比情况，那就能用电量图，如下图：奥威BI数据可视化工具开发数十种不同类型的高级数据可视化图表，专用于解决不同分析场景下的数据可视化分析。

好看的数据可视化的图片是怎么样做的？

可视化死磕excel是不行的，作为数据分析行业的偷懒大户，分享一些我在可视化工具上的使用心得，总结了三大类：快速出图类、专业图表类、高端大屏类。个人经验，大家按需采纳：一、快速出图类如果你只是因为偶尔想要出一些好看的图表、长图等用在你的报告、PPT里，就没有必要用一些太专业的软件，下面这些是一些小巧精美、能够快速满足出图需要的工具。

1、datawrapper优点：适合自媒体快速出图、操作简单、开源、免费datawrapper创建之初是为了服务一些***网站和报纸媒体的，尤其是金融媒体，需要用到非常多的可视化图表，而datawrapper的优势就在于能够在几分钟内就制作出一些简单、正确和可嵌入的图片。注意：制作图表前要先将数据放到google文档里，然后在软件里导入Google文档。

比如下面的示例，先添加新的图表输入google文档地址第二步是检查和调整数据，可以在这一步进行数据的删减、查询等。第三步就是选择图表，datawrapper提供了非常多的图表模板，这里就用分列横向柱状图吧第四步就可以生成图表，也可以生成分享链接，上传到平台上让更多人看到。整个过程几乎不怎么费时间预测（数据为往年仅供参考），缺点是外文工具，没有汉化版。

2、inforgram优点：应用场景准确，有图表动画功能inforgram的传播面应该是很广了，主要得益于他本身带有的丰富模板，基本上你能想到的图表都能在inforgram里找到，而且inforgram还支持图表动画，做出的效果非常高大上。但是缺点就是如果你不充钱，就只能用一些简单的图表，像可视化地图这种就需要升级到会员才可以制作，如果是长期用图患者，冲一个会员倒也合算。

3、piktochart优点：地图图表非常好用、免费跟上面那个家伙不一样，piktochart的地图模板是免费的，操作起来也很简单，类似于制作PPT，用户可以将信息图导出成静态图，用于PPT展示或网页、博客中。但是缺点就是piktochart其他类型的图表模板比较缺乏、单一，只能适合一些特殊图表（如可视化地图）的制作。

二、专业图表类如果你是一名专业的数据分析师、甚至是数据工程师，经常需要制作可视化图表来进行数据展示和表达，那么就需要用到一些专业的可视化工具。除了可视化功能之外，还需要考虑工具的数据连接、数据处理、数据挖掘等功能：1、python***语言python，专业数据分析师比较喜欢用，因为python能通过对数据的处理和加工，对可视化图表进行随心所欲的设计和展示。

而python主要得益于它丰富的可视化库，除了最常见的matplotlib之外，其实他还有vispy、bokeh、seaborn、pyga、folium、networkx等等。当然了，毕竟是门语言，学习难度是有的，因此不建议非专业人士使用。2、finebi优点：操作简单、国产中文、个人免费国产的商业智能BI软件，除了对数据进行可视化展示之外，主要是进行企业级的数据化管理，当然也适合个人进行数据分析，总体来说属于国内比较好的BI可视化软件。

当然更重要的是，finebi学习成本比较小，相比python要更简单、容易上手，而且个人版免费。3、Tableau优点：OLAP功能强大、支持网页集成、学习难度适中tableau也是专业的数据分析和可视化工具，但是对计算机的硬件要求比较高（不止一次卡死过），而且需要有些可视化功能需要收费。4、简道云优点：更灵活、便捷，可与业务衔接，适合中小数据量如果并不需要处理百万级的数据量，那么比起前三个，简道云更适合处理团队或企业的中小量数据，并且使用非常简单。

和finebi同是帆软公司出品，提供8大类图表，支持颜色、标签、文字等自定义：同时，由于他主打“应用搭建”，因此能够随意搭建各种数据管理系统，从业务流中的数据采集、数据处理到数据分析，轻巧灵活：三、高端大屏类上面两类基本都能满足个人的需求，但是如果是企业想要制作高端大气上档次的大屏怎么办？这时候，就需要用到一些企业级应用。

因为要考虑软件应用的本地化应用，所以下面大多数以国产软件为主：1、finereportfinereport算是一个报表工具，主要就是面对企业的，除了报表应用之外，其实它同时也提供大屏的服务，通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作，拥有很多自助开发的可视化插件库。2、dataV阿里出品，dataV提供了丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署，整体来说是一款很好的大屏的产品。