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一图胜千言:数据可视化不完全总结(一)

才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上一步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能比较终完成一幅杰作一样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，而是有一个反复迭代，不断优化的过程。

数据可视化的优缺点有哪些?

1、数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。强化关联 数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。

2、可视化编程缺点有：相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具；处理不规范数据、转化复杂模型比较难；无法处理大量数据；国内网络连接Online版速度较慢。

3、加快信息接受速度，人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。

4、速度快 这里的速度快不只是因为能快速的识别当前趋势和信息，科学的来说是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息快10倍。

5、数据可视化的优点：加强商业信息传递效率 人眼通过视觉和图像比文本和数字更容易吸收和掌握信息。

6、能够帮助分析人员看到更完整的数据。我认为敏捷BI对数据分析更有优势，因为只有数据层足够丰富才能得出正确的结论，并且因为建模较轻，敏捷开发能够更快的进行分析调整，对于现今多变的市场能够灵活的跟紧市场的变化节奏。

大数据可视化有哪些难点?

大数据可视化的难点有很多，无论是跨平台兼容性，还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题，图扑组态有了很好的解决方案。图扑组态提供完整的基于 HTML5 图形界面组件库。

其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。

而使用大数据可视化的工具报告就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具，轻松地解释各种不同的数据源。

需求多样，变更频繁 数据可视化需求很大程度依赖于用户感知，相同业务专题应用于不同省份时往往众口难调，需求层出多样、差异较大；同一项目也会因不同时段的业务重心不同，变更可视化需求。

数据可视化编辑,那些年我们画过的错误的图表!

在此图中，《经济学人》从错误的设计决策开始使用饼图，然后使情况变得更糟。首先，它扭曲了馅饼的形状，这使得切片更加难以比较。然后，它在图形上附加了直线和曲线这些装饰使人们远离了图表应该传递的信息。

常见的数据可视化图表 基于老李多年在互联网和国企的数据分析从业经历，基本上工作中常用到的就是：柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、热力图、关系图、漏斗图等。

不必要的样式不仅会分散注意力，还可能导致对数据的误解，让用户产生错误印象。应该避免以下几种：颜色是有效数据可视化的一个组成部分，在设计时考虑这 3 种调色板类型：研究数据表明，大约每 12 个人中就有 1 人是色盲。

对于excel数据可视化图表制作，为了能够清晰准确的表达数据的价值需要注意以下几点 条形图的基线必须从零开始 Y轴不从零开始，可以使数据看起来具有比实际存在的更大的差距。这使得可视化会误导传输信息。