数据可视化培训资料PPT课件
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第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
由于SPSS for Windows可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，易学、易用， 已推广到多种各种操作系统的计算机上，它与SAS、BMDP并称为国际上最有 影响的三大统计分析软件。
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
40页数据统计可视化图表PPT优秀课件
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40页多彩数据分析可视化PPT图表
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JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC
890,000
请输入标题
21.5%
40页多彩数据分析可视化PPT图表
100%
80%
70%
90%
50%
65%
75%
95%
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 201x
Australia
Free Phone Account 5 User
100Mb Space 10 Free
59,99$
Per Month
标题
199 Mbps Email
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数据可视化过程PPT课件
把时间和空间可视化
• 时间可视化
• 进行概念转换
常用方法：对比与比喻。
第5页/共8页
让图表“动”起来
实现动态化的两种方式：交互和动画。 交互包括单机、浮动、多图标时的联动响应等。 动画包括入场动画、交互动画和播放动画。
第6页/共8页
THANK YOU FOR YOUR ATTENTION!
将事物图形化
利用图形表示事物，传递信息。
第1页/共8页
将事物的数值图形化
饼图
柱形图
折线图
第2页/共8页
将事物的关系图形化
借助已有的场景表现：在自然界或生活中寻找与事物关系类似的场景，然后借助该 场景来表现。
通过构建场景表现:通过自前到后、自低级到 高级、自简单到复杂等关联特征把事物联系 起来。
第3页/共8页
第7页/共8页
感谢您的观看！
第8页/共8页
数据分析(培训完整)ppt课件
对数据进行初步分析，了解数据 的分布、特征和关系。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
02
CATALOGUE
数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
结果解释和应用
将分析结果转化为业务洞察和行 动计划，并应用到实际业务中。
模型评估和优化
对模型进行评估和优化，以提高 预测准确性和业务洞察力。
建立模型
根据分析目标，选择合适的数据 分析方法和模型。
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数据收集与整理
数据来源
01
02
格式统一
将不同格式的数据统一 为标准格式，便于后续
分析。
数据转换
对数据进行必要的转换 ，以满足分析需求。
数据存储与备份
选择合适的存储介质
根据数据量、访问频率和安全 性要据进行备份，以防数 据丢失。
数据归档
将不常用的数据归档到低成本 存储设备上。
数据迁移
随着数据量的增长，适时迁移 数据到更高级的存储设备。
03
04
内部数据
公司数据库、CRM系统、日 志文件等。
外部数据
市场调查、公共数据、第三方 数据提供商等。
社交媒体数据
社交媒体平台上的用户生成内 容。
IoT数据
物联网设备产生的数据。
数据清洗与整理
缺失值处理
删除缺失值过多、无法 获取有效信息的记录。
异常值处理
识别并处理异常值，如 离群点、错误数据等。
简洁明了
避免图表过于复杂，突出核心信息 ，减少不必要的元素。
选择合适的图表类型
根据数据特点选择合适的图表类型 ，如柱状图、折线图、饼图、散点图 等。
色彩和字体选择
使用易于阅读的颜色和字体，确保 图表清晰易读。
数据可视化案例分享
销售趋势分析
使用折线图展示不同时间段内的销售数据， 分析销售趋势。
2019年-第三讲数据可视化-PPT课件-PPT精选文档
plotyy(x1,y1,x2,y2) %以左、右不同的纵轴绘制两条曲线
3. 同一窗口多次叠绘
使用hold命令可以保留原图形，使多个plot函数 在一个坐标系中不断叠绘。hold on 、hold off 、 hold 、hold all。
4. 指定图形窗口 figure(n)
%产生新图形窗口
设置曲线绘制方式、坐标轴和图形 注释
设置曲线的样式。 在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> t = 0:pi/20:2*pi; >> y = sin(t); >> y2 =sin(t-pi/2); >> y3 = sin(t-pi); >> plot(t,y,'-.rv',t,y2,'--ks',t,y3,':mp')
在同一个图形窗体中绘制三条不同的曲线，为了区分这些曲线， 使用了不同的时标、色彩和线型，绘制的曲线如图所示。
例 使用子图——subplotex.m。
001
function subplotex
002
% 子图的使用示例
003
x = 0:.1:2*pi;
004
% 创建新的图形窗体
005
figure(1);clf;
006
% 分隔窗体为2行2列，分别在不同的区域绘图
007
subplot(2,2,1);plot(1:10);grid on;
例子6-7 设置轴的坐标间隔。 在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> x = -pi:pi/10:pi; >> y = cos(x); >> plot(x,y,'-r^'); >> grid on
3. 同一窗口多次叠绘
使用hold命令可以保留原图形，使多个plot函数 在一个坐标系中不断叠绘。hold on 、hold off 、 hold 、hold all。
4. 指定图形窗口 figure(n)
%产生新图形窗口
设置曲线绘制方式、坐标轴和图形 注释
设置曲线的样式。 在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> t = 0:pi/20:2*pi; >> y = sin(t); >> y2 =sin(t-pi/2); >> y3 = sin(t-pi); >> plot(t,y,'-.rv',t,y2,'--ks',t,y3,':mp')
在同一个图形窗体中绘制三条不同的曲线，为了区分这些曲线， 使用了不同的时标、色彩和线型，绘制的曲线如图所示。
例 使用子图——subplotex.m。
001
function subplotex
002
% 子图的使用示例
003
x = 0:.1:2*pi;
004
% 创建新的图形窗体
005
figure(1);clf;
006
% 分隔窗体为2行2列，分别在不同的区域绘图
007
subplot(2,2,1);plot(1:10);grid on;
例子6-7 设置轴的坐标间隔。 在MATLAB命令行窗口中，键入下面的指令：
>> x = -pi:pi/10:pi; >> y = cos(x); >> plot(x,y,'-r^'); >> grid on
数据可视化培训资料
数据可视化培训资料
第20页
数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
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数据可视化培训资料
第30页
1 、 获 取 数 据 等，这也是最关键、最关键数据。
爬虫采集
互博联，网而上这数有些据大数量据可资经视源常难，化以比第直如接豆一批瓣步量上获有，取最首全，书需先、要电经要影过拥数写据程有，序数京方东式据、爬，淘取宝数数上据据有。丰竞起富争源商对品手主数数据据要，经有微常博也以上能下有够大经几家过个讨爬论虫：最抓多取话。题和微
键数据点从人类眼睛快速通往心灵深处。
数据可视化普通会具备以下几个特点：
• 准确性 • 创新性 • 简练性
数据可视化培训资料
第2页
意义
1、表示观点
人类是视觉动物，一张简单数据可视化图表在传递大量信息同时，能愈加直观地阐述观点，为浏览 者带来更深刻印象。比如最为经典就是1857年，南丁格尔设计玫瑰图。她讲每个月牺牲战士数量以 及死亡原因，列成一张图表，直观表示了战争可怕以及军队医疗条件主要性。
购置、合• 作、自公有共数数据据等
经过购置、合作方式获取数据，统计局等机构网站上也会有很多数据可供研究。
企业运行过程中最直接数据。比如成本数据，销售数据。对于互联网 企业来说，注册用户用户名、性别、年纪、消费统计等，这也是最关 键、最关键数据。
• 爬虫采集 互联网上有大量资源，比如豆瓣上有最全书、电影数据，京东、淘宝 上有丰富商品数据，微博上有大家讨论最多话题和微博，而这些数据 经常难以直接批量获取，需要经过写程序方式爬取数据。竞争对手数 据经常也能够经过爬虫抓取。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
淘宝上有丰富的商品数据，微博上有大家讨论最多的话题和微博， 而这些数据常常难以直接批量获取，需要通过写程序的方式爬取数 据。竞争对手的数据常常也可以通过爬虫抓取。
• 购买、合作、公共数据等 通过购买、合作的方式获取数据，统计局等机构的网站上也会有很多
数据可供研究。
2、数据处理
• 数据清洗 这一步需要清洗掉不合法的数据。需要根据具体的业务情况来判断哪
一、面积&尺寸可视化
一、面积&尺寸可视化
二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化 设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分 指标的数据值更突出。
二、颜色可视化
二、颜色可视化
三、图形可视化
在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结 合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解 图表要表达的主题。
数据可视化 培训资料
概念
借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。 从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息 ，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。
数据可视化一般会具备以下几个特点：
• 准确性 • 创新性 • 简洁性
意义
1、表达观点
人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为 浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的 战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。
谢谢你的到来
学习并没有结束，希望大家继续努力
Learning Is Not Over. I Hope You Will Continue To Work Hard
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条 件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。
意义
2、发现联系
在错综复杂的数据中，很难发现不同维度和指标之间的关联关系，通 过数据可视化的方式则可以轻松验证。
日本有一家啤酒厂，收集了近 30 年的气象资料，将其与当月的啤酒 销售情况相联系，绘出了“啤酒气温曲线”。通过这个图表可观察出， 在市场趋于饱和的情况下，气温成了决定啤酒销量升降的主要因素。 于是，这家啤酒厂根据天气情况，合理安排生产，收到了良好效果。 越来越多的企业开始重视公司自身数据的收集和处理，通过商业 BI 系统的帮助，在可视化的图表中，发现潜在的联系，以此优化、改进 公司策略。
• 做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其 是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
• 做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越 美观越好，切忌华而不实。
总结
作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在 平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养， 保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据 可视化图表。
• 数据的预处理 采集到的数据可能是百万千万甚至上亿的数量级，常见的可视化工具
无法处理如此庞大的数据量，这一步则需要进行数据预处理，将数 据聚合以及初步的统计，处理成可视化工具容易识别和处理的格式。
3、数据可视化
下面从最常用和实用的维度总结了五种数据可视化方法：
一、面积&尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表 达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了 然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
三、图形可视化
四、地域空间可视化
当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择 用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况 ，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详 细数据。
四、地域空间可视化
五、概念可视化
通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时 ，用户便更容易理解图形要表达的意义。
具体的实施主要分为： 获取数据、数据处理和可视化3步
1、获取数据
数据可视化的第一步，首先要拥有数据，数据来源主要有以下几种：
• 自有数据 公司运营过程中最直接的数据。比如成本数据，销售数据。对于互联
网公司来说，注册用户的用户名、性别、年龄、消费记录等，这也 是最关键、最核心的数据。
• 爬虫采集 互联网上有大量的资源，比如豆瓣上有最全的书、电影的数据，京东、
五、概念可法和范例之后，要再次总 体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了3点如 下：
• 设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的 图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概 念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如 鼠标hover展示）。
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
些是不合法的数据。比如收集到的调研问卷中，回答自己是学生， 同时是妈妈的群体；在实际的业务中，会有很多类似的逻辑矛盾的 数据。
• 数据扩充 很多数据背后包含更加丰富的信息，比如可以通过用户注册的手机号，
扩充到归属地、运营商，通过 IP 可以定位的 IP 所在城市，通过用 户的 User Agent，可以扩充用户使用浏览器、操作系统、手机机 型等信息。通过数据扩充，挖掘背后更多的联系。
• 购买、合作、公共数据等 通过购买、合作的方式获取数据，统计局等机构的网站上也会有很多
数据可供研究。
2、数据处理
• 数据清洗 这一步需要清洗掉不合法的数据。需要根据具体的业务情况来判断哪
一、面积&尺寸可视化
一、面积&尺寸可视化
二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化 设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分 指标的数据值更突出。
二、颜色可视化
二、颜色可视化
三、图形可视化
在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结 合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解 图表要表达的主题。
数据可视化 培训资料
概念
借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。 从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息 ，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。
数据可视化一般会具备以下几个特点：
• 准确性 • 创新性 • 简洁性
意义
1、表达观点
人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为 浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的 战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。
谢谢你的到来
学习并没有结束，希望大家继续努力
Learning Is Not Over. I Hope You Will Continue To Work Hard
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条 件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。
意义
2、发现联系
在错综复杂的数据中，很难发现不同维度和指标之间的关联关系，通 过数据可视化的方式则可以轻松验证。
日本有一家啤酒厂，收集了近 30 年的气象资料，将其与当月的啤酒 销售情况相联系，绘出了“啤酒气温曲线”。通过这个图表可观察出， 在市场趋于饱和的情况下，气温成了决定啤酒销量升降的主要因素。 于是，这家啤酒厂根据天气情况，合理安排生产，收到了良好效果。 越来越多的企业开始重视公司自身数据的收集和处理，通过商业 BI 系统的帮助，在可视化的图表中，发现潜在的联系，以此优化、改进 公司策略。
• 做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其 是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。
• 做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越 美观越好，切忌华而不实。
总结
作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在 平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养， 保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据 可视化图表。
• 数据的预处理 采集到的数据可能是百万千万甚至上亿的数量级，常见的可视化工具
无法处理如此庞大的数据量，这一步则需要进行数据预处理，将数 据聚合以及初步的统计，处理成可视化工具容易识别和处理的格式。
3、数据可视化
下面从最常用和实用的维度总结了五种数据可视化方法：
一、面积&尺寸可视化
对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表 达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了 然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。
三、图形可视化
四、地域空间可视化
当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择 用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况 ，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详 细数据。
四、地域空间可视化
五、概念可视化
通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时 ，用户便更容易理解图形要表达的意义。
具体的实施主要分为： 获取数据、数据处理和可视化3步
1、获取数据
数据可视化的第一步，首先要拥有数据，数据来源主要有以下几种：
• 自有数据 公司运营过程中最直接的数据。比如成本数据，销售数据。对于互联
网公司来说，注册用户的用户名、性别、年龄、消费记录等，这也 是最关键、最核心的数据。
• 爬虫采集 互联网上有大量的资源，比如豆瓣上有最全的书、电影的数据，京东、
五、概念可法和范例之后，要再次总 体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了3点如 下：
• 设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的 图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概 念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如 鼠标hover展示）。
写在最后
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
些是不合法的数据。比如收集到的调研问卷中，回答自己是学生， 同时是妈妈的群体；在实际的业务中，会有很多类似的逻辑矛盾的 数据。
• 数据扩充 很多数据背后包含更加丰富的信息，比如可以通过用户注册的手机号，
扩充到归属地、运营商，通过 IP 可以定位的 IP 所在城市，通过用 户的 User Agent，可以扩充用户使用浏览器、操作系统、手机机 型等信息。通过数据扩充，挖掘背后更多的联系。