數據可視化怎麼提高

Ⅰ Material Design設計語言-數據可視化

隨著5G時代的到來，物聯網的興起，可視化設計在移動端的應用越來越多了。

大量可視化設計源文件，回復 「可視化」 即可獲得 在行業內還沒有一個標準的規范可參考之前，谷歌的可視化團隊於2019年6月率先開發了數據可視化設計指南。

數據可視化

數據可視化主要是藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。下面將以【原則】-【類型】-【樣式】-【行為】-【儀表盤】五種分類為大家進行分解梳理。

原則

數據可視化，是將數據信息以直觀的圖標、圖形展示出來的一種表現形式。旨在讓用戶更容易看懂和理解數據，以及傳達的信息更明確。因為這能夠讓用戶快速分析，並迅速做出判斷和決策。數據可視化可以表達不同類型和大小的數據：從幾個數據點到大型多變數數據集。

01准確

優先考慮數據的准確性、清晰度和完整性，以不會扭曲信息的方式呈現信息。

02有用

幫助用戶通過上下文理解數據，並且讓用戶更有興趣探索其它內容。

03擴展

適應不同設備大小的可視化，同時預測用戶對數據深度、復雜性和形式的需求。

類型

數據可視化能以不同的形式表達。圖表是表達數據的常用方式，因為圖表可以描述了不同的數據種類，同時讓數據之間可以比較。使用的圖表類型主要取決於這兩點：你要傳達的數據和傳達有關該數據的內容。隨時間變化圖表顯示一段時間內的數據，例如多個類別的趨勢或比較。

01時間變化

例如：

02類別比較

03排行

例如：

04佔比

05相關性

06分布

07流程

08關系

關系圖用於表示多個項目是如何相互關聯的。

樣式

數據可視化可以自定義樣式和形狀等屬性，使數據更容易理解，以適合用戶需求和上下文表現的方式。

不同的視覺處理可以分別代表不同的數據。例如：條形的顏色可以表示類別，而長度可以表示值（如種群大小）。

形狀可用於表示定性的數據。在上圖中，每個類別由特定的形狀（圓形、正方形和三角形）表示，這樣可以輕松比較特定范圍內的數據或其他類別的數據。

01形狀

圖表可以使用形狀以多種方式顯示數據。一個形狀可以被設計成有趣的曲線形狀、或者精確和逼真的形狀。

圖表可以以不同的精度表示數據。用於近距離觀看的數據應該以適合交互的形狀表示（根據觸摸目標大小和可用性方面）。而用來表達一般想法或趨勢的數據可以使用細節較少的簡單形狀。

02顏色

顏色可用於區分以下四種形式的圖表數據：

顏色區分數量

顏色還可以突出顯示焦點區域。不建議使用大量的高亮色，因為它們會分散注意力並妨礙用戶聚焦。

顏色表示含義

特別注意

無障礙設計；考慮紅綠色盲等存在視覺障礙的用戶，用適合的方式來強調數據，例如高對比度著色、形狀或紋理。還可將文本標簽注釋數據以闡明其含義，從而不用完全依賴於圖形。

03線

圖表線可以表示有關數據的質量，例如層次結構、突出顯示和比較。線條樣式可以採用不同的方式，例如使用破折號或各種不透明度。線可以應用於特定場景，包括：

04文本

文本可用於標記不同的圖表元素，包括：

標題和不同的字體權重可以傳達哪些內容的層級比其他內容更重要（或更不重要）。然而，這種樣式處理方法應謹慎使用，因為字體樣式的數量是有限的。

05圖標

圖標可以表示圖表中不同類型的數據，並提高圖表的整體可用性。圖標可用於：

06坐標軸

文字方向文本標簽應水平放置在圖表上，以便於閱讀。文字標簽不應該：

07圖例和注釋

08迷你屏幕

行為

圖表提供交互模式，使用戶可以控制顯示的數據。這些交互模式使用戶可以專注於圖表的特定值或范圍。

以下推薦的交互模式、樣式和效果（如觸覺反饋）可以提高用戶對圖表數據的理解：

01漸進式展示

使用漸進式展示顯示圖表詳細信息，允許用戶根據實際需要查看特定的數據點。

02縮放和平移

縮放和平移是常見的圖表交互，它們影響用戶研究數據和瀏覽圖表用戶界面的緊密程度。

縮放

縮放會更改用戶界面是從近還是遠顯示。設備類型決定如何執行縮放。

如果縮放不是主要操作時，則可以通過單擊和拖動（在桌面端）或雙擊（在移動端）來實現。

平移

平移讓用戶瀏覽屏幕之外的用戶界面。它應該根據數據的具體意義進行約束。例如，如果圖表的一個維度比另一個更重要，則平移的方向只能限制為該方向。

平移交互通常與縮放配合使用。

在移動設備上，平移通常是通過手勢來實現的，比如單手指滑動平移。

03分頁

在移動端，分頁是一種常見的交互模式，允許用戶通過向右或向左滑動來查看上一個或下一個圖表。

04

數據控制項

可以使用切換控制項、選項卡和下拉菜單過濾/更改數據。當用戶也可以調整控制項時，這些控制項還可以衡量指標。

05動畫

動畫可以增強數據與用戶交互方式之間的關系。應該有目的地使用動畫（不是裝飾性地），來表達不同狀態和空間之間的聯系。

動畫應該感覺合理、平穩、反應靈敏，不會妨礙用戶的體驗和進程。

06空狀態

空圖形和圖表可以顯示在數據可用時用戶期望的內容。

在適用的情況下，可以顯示角色動畫以提供樂趣和鼓勵。

儀表盤

數據可視化可以在一系列多個圖表中顯示，在稱為儀錶板的 UI中。多個單獨的圖表有時可以更好地傳達故事，而不是把一個圖表做得很復雜。

儀錶板的用途應反映在其布局、樣式和交互模式中。它的設計應該適合它的使用方式，無論是製作演示文稿還是深入探索數據的工具。

儀錶板的用途應該反映在其布局、樣式和交互模式中。不管它是一個進行演示的工具還是深入研究數據的工具，其設計都應該服務於它的使用方式。

儀錶板應該：

根據對數據的具體需求進行信息的優先順序規劃。在以下示例儀錶板中，考慮的用戶問題有：

01分析儀錶板

分析儀錶板使用戶能夠探索多組數據並發現其中趨勢。通常，這些儀錶板包含能夠通過數據洞察事物的復雜圖表。

例如：

分析儀錶板示例：

02操作儀錶板

操作儀錶板旨在回答一組預定義的問題。它們通常被用於與監控相關的任務。

在大多數情況下，這些類型的儀錶板具有排列一組簡單圖表的當前信息。

例如：

操作儀錶板示例：

03演示儀錶板

演示儀錶板為感興趣的主題提供展示和說明。

這些儀表盤通常包括幾個小圖表或記分卡，其中動態標題解釋了每個圖表中提供的趨勢和見解。

例如：

演示儀錶板示例：

Ⅱ 數據可視化如何讓大數據更加人性化

每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。

縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。

比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。

未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。

如何設計更加人性化的數據可視化效果？

其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。

近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。

大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：

首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。

其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。

這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。

康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化

康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。

康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。

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Ⅲ Excel數據可視化圖表製作必須要注意的11個問題

大數據發展迅速的時代，數據分析驅動商業決策。對於龐大、無序、復雜的數據要是沒經過合適的處理，價值就無法體現。

可以想像一本沒有圖片的教科書。沒有圖表、圖形或是帶有箭頭和標簽的插圖或流程圖，那麼這門學科將變得更加難以理解。人類天生就是視覺動物，而視覺效果對於分析數據、傳達實驗結果甚至做出驚人的發現至關重要。

 

工作中我們可能會接觸到很多業務數據，需要在總結匯報中展示呈現，俗話說「字不如表，表不如圖」，那麼如何縮短數據與用戶的距離？讓用戶一眼Get到重點？讓老闆贊同你的匯報方案呢？

 

數據可視化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息，有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。因此在設計過程中，每一個選擇，最終都應落腳於讀者的體驗，而非圖表製作者個人。

 

對於excel數據可視化圖表製作，為了能夠清晰准確的表達數據的價值需要注意以下幾點

 

1、條形圖的基線必須從零開始

Y軸不從零開始，可以使數據看起來具有比實際存在的更大的差距。這使得可視化會誤導傳輸信息。條形圖的原理就是通過比較條塊的長度來比較值的大小。當基線被改變了，視覺效果也就扭曲了。

 

 

2、使用簡單易讀的字體

有些時候，排版可以提升視覺效果，增加額外的情感和洞察力。但數據可視化不包括在內。堅持使用簡單的無襯線字體(通常是Excel等程序中的默認字體)。無襯線字體即是那些文字邊緣沒有小腳的字體。字體選擇可以影響文本的易讀性，增強或減損預期的含義。因此，最好避免藝術字體並堅持使用更基本的常用字體。

 

 

3、條狀圖寬度適中

條形圖之間的間隔應該是1/2欄寬度

 

雖然他們看起來很酷，但是3d形狀可以扭曲感知,因此扭曲數據。除非有必要，不然堅持2 d圖形，確保數據准確。

4、使用表格數字字體

表格間距賦予所有的數字相同的寬度，使它們排列時能彼此對齊，使比較更容易。大多數流行字體都內置了表格。不確定字體是否正確?就看小數點(或任何數字)是否對齊就行。

5、注意圖形的統一感

統一感使我們更容易接收信息：顏色，圖像，風格，來源……

連貫的設計將有效融入背景，使用戶能夠輕松處理信息。最佳可視化幫助觀眾快速得出數據所呈現的結論

 

 

6、不要過分熱衷於餅圖

展示多個區塊比例大小，所有區塊（圓弧）的加和等於 100%。但最好避免使用大量餅狀圖表，因為肉眼對面積大小不敏感。

7、折線圖中使用連貫的線條

虛線,虛線容易分散注意力。相反,使用實線和顏色,反而容易區分彼此的區別。

尊重部分所佔整體的比例

在人們多選的問題上就會出現比例的重疊，不同選項的百分比之和大於一。為了避免這種情況，不能直接把比例做成統計圖。相較於呈現數值，有些圖更著重於表現部分與整體的關系。

 

8、面積、尺寸可視化

對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。

 

9、使用大小來可視化值

大小可以幫助強調重要信息並添加上下文提示，使用大小來表示值配合地圖使用的效果也非常好。如果您的可視化中有多個大小相同的數據點，它們會混在一起，很難區分值。

 

10、使用相同細節

添加的細節(和數字)越多，大腦處理的時間就越長。想想你想要用你的數據傳達什麼，以及最有效的方式是什麼。

 

11、合適的數據可視化工具

「工欲善其事,必先利其器」,在工作中使用一款實用的數據可視化工具比自己去製作可視化圖表效率快的多，製作也比自己製作的精美。思邁特軟體Smartbi就是一款方便初學者上手，設計界面更加時尚，操作方便。內置豐富的樣式風格，做出來的可視化圖表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花費點時間設置下。Smartbi 統計圖多數為自己開發，類型全，效果好，採用向導化設置，能夠在較短時間內開發出非常美觀的圖形。

 

總結一下：數據可視化可以讓人們更容易獲取數據中的價值，為了方便突出重點和使讀者更好的理解，需要對於數據可視化的細節和展現形式進行合理的處理，除了使用excel製作數據可視化圖表，有效提高工作效率可以使用數據可視化工具思邁特軟體Smartbi。

Ⅳ 深入淺出丨帶你看懂數據可視化「美」的歷程

深入淺出丨帶你看懂數據可視化「美」的歷程
古人說：「人不可貌相」，但從古至今，人類卻是一群感性動物，容易受到外在表象影響，先感性才理性。
《韓非子》里提到，春秋末期魯國人澹臺滅明，天生異像，「額低口窄，鼻樑低矮，不具大器形貌」，拜孔子為師，孔子沒有拒絕，但對他不上心，愛答不理，讓他坐冷板凳。於是，他毅然決然地離開孔子，自學成才，獨辟蹊徑，游歷講學，積極傳播儒家學說，並培養出很多人才，深受老百姓愛戴。孔子聽聞他的事跡之後，幡然醒悟。
在今天，好看這件事也一樣是很重要的。「顏值即正義」，長得好看的人，似乎更容易受到歡迎和優待。
但古人也說過：「相由心生」，從一個人的外表和精神狀態可以大概知道這個人的內在狀況，相反，一個人的內心思想狀態，也會投射到形象外表。
因此，我們要注重自身內在涵養的健康發展，也要學會對外在美的表達與審視。
同樣地，好的設計也應該是兼具內容與形式。
信息時代讓人們的生活節奏加快，人們每一天都變得匆忙，時間被碎片化，甚至沒有多少時間完整看完一段文字。文字的力量是有限的。只有藉助可視化，信息才能高效地傳播。
數據可視化是數據領域一個重要的分支，目的是「讓數據說話」，展現數據之美。好的圖表會說話，好的圖表可以抓住用戶的心。
一、歷史篇：人類對世界的認知與表達從圖畫開始
研究發現，人腦處理圖片信息是同步進行的，而處理文字信息則是一步一步循序漸進的，而且一篇文字下來，大部分人只記住了其中的20%；人在看報紙時，99%的文字信息會自動被過濾掉，腦子里只殘留了可憐的1%；人腦處理圖片的速度是處理文字的6000倍。也就是說，如果一篇6000字的文章需要10分鍾看完，而壓縮成一張圖片則只需要10/6000分鍾的時間。
圖片可以表達的內容要比文字更豐富，同時也可以給人留下很大的想像空間 ，可以體現真實性（有圖有真相），可以讓人賞心悅目。
其實，在遠古時期，我們遙遠的祖先——智人就已經學會畫畫，基於自己對周邊生活環境的認知，將人、鳥、獸、草、木等事物以及狩獵、耕種、出行、征戰、搏鬥、祭祀甚至男女交媾等日常活動刻畫在岩石上、石壁上、洞穴里......到目前為止，歐洲、亞洲、美洲、大洋洲的70多個國家150多個地區發現岩畫遺址，而僅非洲和澳洲少數族群目前還存有岩畫製作的傳統，例如著名的岩畫遺址拉斯科洞窟壁畫、阿爾塔米拉洞窟壁畫、大麥地岩畫、拉文特岩畫、平圖拉斯河手洞壁畫、非洲大象岩刻、將軍崖岩畫等。
岩畫學家埃馬努埃爾·阿納蒂在《世界岩畫：原初語言》一書中提到：隨著智人技術水平的提高、抽象和感知能力的增強，促使了復雜語言和藝術的產生，而岩畫正是這種語言的一種記錄形式；目前所知的70%岩畫都是狩獵採集社會的作品，剩餘30%是游牧和農耕時期的作品，在這些岩畫的結構中存在著共同的記憶和普遍性的認知模式。岩畫是象形文字，是無文字時代的寫作，是人類隱沒記憶的見證。
可見，人類對世界的認知與表達是從圖畫開始的。

圖1. 遠古時代的岩畫
人類造出文字之前，還經歷過「結繩記事」、「圖畫記事」等階段。
但隨著社會的發展，人類發生了「農業革命」，不再單純依靠狩獵為生，製造和使用工具更加嫻熟，剩餘產品逐漸增加，社會組織逐步成熟。這時，社會組織不斷產生大量的信息，除法令條紋外，還必須記錄各種交易、稅收、商品庫存、節假日以及打勝仗的日期等。在此之前，人類雖然可以利用圖畫記事，但更多的還是用自己的大腦記錄信息。隨著信息的大量產生，容易產生記憶過載，於是就有了文字。
象形文字是由原始的圖畫發展而來的。由於社會的發展，加上圖畫效率低，難以滿足社會化需求，於是人們逐漸從圖畫中抽離出一個個元素，形成象形文字。象形文字是一種最原始的造字方法，純粹利用圖形來作文字使用，而這些文字又與所代表的東西在形狀上很相像，圖畫性質減弱，象徵性質增強。蘇美爾楔形文字、甲骨文、古埃及象形文字、瑪雅文字都是獨立地從原始社會最簡單的圖畫和花紋產生出來的。
但象形文字也有很大的局限性，因為有些實體事物和抽象事物是畫不出來的，而且寫起來很慢又難讀懂。

圖2. 世界四大古文字
隨著社會的進一步發展，文字也得到了很大的發展，在象形文字的基礎上逐步分化出「表音」和「表意」兩種文字。文字是用來記錄和傳播語言的，而記錄和傳播只有兩種途徑，或「表音」，或「表意」。就漢字來說，其發展脈絡大致是：結繩記事—圖畫文字—象形文字—形意文字—意音文字。
社會的發展，推動了文字的發展，使得人們在對事物的表達上可以更加豐富多樣，可以指事、象形、形聲、會意、轉注、假借。人們對世界的認知和表達在廣度和深度上也都有了很大的延伸。反過來，由於更多樣化的文字，人們能夠更加准確、生動、深刻、靈活地記錄下所見所聞和所思所想，加快了知識的傳播與傳承，推動了社會的大發展。
文字即使再豐富，也有難以突破的局限性。文字需要理解，不能一目瞭然，對抽象事物及個體的表達，還不夠形象、到位。因此，在出現文字之後的時代，許多文獻就以圖文結合的形式流傳下來。例如，在1912年發現的伏尼契手稿中，字母和語言至今無人破解，但其中的植物、天體出浴美女等許多圖片，甚至出現了構造精緻的精美圖案，一目瞭然，讓人驚嘆。

圖3. 伏尼契手稿
二、發展篇：進入了「百花齊放、百家爭鳴」的時代
計算機出現之前，人們已經能夠靈活地運用柱形圖、線圖、餅圖等基本圖表來展示數據，而且也衍生了很多新型、創意的數據圖表。
大家應該都知道南丁格爾（國際上以她的生日命名了護士節），但很多人應該不知道南丁格爾玫瑰圖（下圖）就是她創造的。在克里米亞戰爭期間，南丁格爾通過搜集數據，發現很多死亡原因並非是「戰死沙場」，而是在戰場外感染疾病，或是在戰場上受傷，卻沒有得到適當的護理而致死。為了解釋這個原因，降低英國士兵死亡率，她畫了這個著名的圖表，於1858年遞交到維多利亞女王手中。(這么漂亮的圖表，想必女王一定很受感動)

圖4. 南丁格爾玫瑰圖
世界著名的繪圖大師米納德，開創了許多重要的主題繪圖技巧，改良了其他技術。他是首個把餅圖和地圖結合在一起的人，並將流線放入地圖中。以下圖表是米納德最廣為人知的作品，被EdwardTufte認為是史上最傑出的統計圖。它描繪了拿破崙的軍隊自離開波蘭－俄羅斯邊界後軍力損失的狀況，在一張圖中通過兩個維度呈現了六種維度信息：拿破崙軍隊人數、行軍距離、溫度、經緯度、移動方向以及時間－地域關系。

圖5. 拿破崙行軍圖
計算機出現後，特別是互聯網的興起，人類社會以「摩爾定律」的速度，進入一個全新的時代，科學技術也得到了前所未有的革新與發展，同時也給人們帶來了很多新思維。
技術的進步，讓我們能夠採集到比以前多得多的信息，數據規模不斷成指數量級的增長，數據的內容和類型也比以前要豐富得多，改變了人們分析和研究世界的方式，也給人們提供了新的可視化素材，推動了數據可視化領域的發展。
與以前相比，數據可視化領域發生了很多的變化，得到了很大的發展。
1. 可視化的表現形式和場景更豐富
在當今信息時代，信息出現了「泛濫」與「過載」，人們每天都受到各種信息的「轟炸」。當我們打開網頁或手機APP時，首先進入我們視野的就是各種彈出的廣告信息。這些信息從內容到形式，都經過了精心設計。我們走在大街上，映入我們眼球的則是滿大街的廣告海報，還時常有人站在街邊向路人派發傳單。我們不僅僅只從書上看到了可視化的圖表，還從海報、信息圖、PPT、數據產品、大屏等獲取到了大量的可視化信息。

圖6. 可視化的表現形式
2. 可視化展現方式更多樣和靈活
數據圖表是最常用的可視化元素。除柱形圖、條形圖、餅圖、環形圖、線圖、散點圖、面積圖、雷達圖、K線圖、地圖等基本圖表外，現在也出現了更多新式的圖表，如山峰圖、雷達圖、氣泡圖、熱力圖、漏斗圖、樹圖、箱形圖、瀑布圖、河流圖、詞雲圖、儀表盤、南丁格爾玫瑰圖、旭日圖、和弦圖、桑基圖、3D圖，等等。另外，智慧的人們也常常創意性地將各種圖表混搭，例如下圖，地圖和餅圖、散點圖、柱形圖等搭配使用。

圖7. 各種圖表的混搭
除圖表外，對圖片和圖標的靈活運用，使得可視化更加美觀、形象、貼切。

圖9. 圖標的靈活運用
3. 從靜態到動態
由於技術的發展，實時數據採集、實時數據傳輸以及實時數據計算得以實現，人們終於得以欣賞到數據的靈動之美。以前人們只能看到事後數據形成的分析結果，看到的是數據的過去式，領略的是數據的靜態之美。而現在，通過實時計算及數據可視化，人們可以知道「當前時刻發生了什麼」，看到了數據的變化，看到了數據的動態之美。
4. 設計上更注重用戶體驗
由「信息泛濫」引起「信息過載」，從而導致「信息焦慮」。無論是風格、元素、配色、文字、交互上還是細節上，人們的可視化作品都越來越注重用戶的視覺體驗，希望能讓用戶一目瞭然，不多花一點兒時間去理解。在設計風格上，從3D擬物化到簡潔扁平化再到擬物扁平化的發展變化，也在不斷地為用戶「做減法」。
三、原則篇：關於設計的四大原則
「別忘了，你是為讀者進行可視化設計。」
——《數據之美：一本書學會可視化設計》
所有的設計細節，都必須經過精心構思，都必須站在用戶角度來思考。
顏值高或者打扮好看的人，總能牢牢地吸引別人的目光，相反，衣著邋遢不修邊幅的人，卻往往是別人瞅一眼就嫌棄。那些聰明的人，必然深諳這樣的秘訣：好看的PPT報告，總能在第一時間吸引受眾，再加上生動的演講，就會收到很多好評；廣告牌做得越好，就越吸引路人的注意力，越能讓路人記住，廣告效果也就越好。
當你看到別人的可視化作品時，你是否總覺得不好，但怎麼也說不出到底哪些地方不好？如果你熟悉以下基本原則，就算不是一個專業的設計人員，你也可以快速看出哪裡出了問題並提出非常中肯的建議。如果你還能熟練運用這些原則，那你的可視化作品將煥然一新，更加專業、好看、有趣，也將收獲更多讀者的贊賞。
親密性（分組）
在生活中，幾乎每件事都有邏輯，人們也喜歡遵循一定的邏輯去理解世間之事，例如時間先後、空間、因果、總-分-總等邏輯結構。
在做可視化設計的時候，我們所要表達的內容一定不能是一些無序呈現，這樣會給讀者造成理解上的混亂。我們的可視化作品應當能夠遵循多數讀者所能理解的思維邏輯，將內容分成幾部分按順序一步一步地表達出來。
相同部分的內容，彼此相關，應當靠近，放在一起。這樣閱讀起來才能被理解成為同一單元的內容，而不是多個孤立的不相關的內容。不同部分的內容，應當明顯地區隔開來，例如上下部分內容之間用一空行隔開或者間距放大。這樣有助於組織信息，減少混亂，為讀者提供清晰的結構。

圖10. 親密性原則
對齊
在版式布局上，任何元素的擺放，都可能會影響甚至主導用戶的視覺流程。因此，任何元素都不能隨意擺放，否則會造成混亂，而混亂會令人不適。對齊，使每個元素都與其它元素建立起某種視覺聯系。對齊，也讓可視化作品更加清晰、精巧、清爽。
對齊，不僅包括左對齊、右對齊、頂端對齊、低端對齊，還包括水平居中、垂直居中、橫向分布、縱向分布，等。

圖11. 對齊原則
重復/統一
我們都有「先入為主」的「陋習」，當看到與之前不和諧不一致的東西，常感突兀，甚至本能抗拒。因此，在可視化作品中反復使用一些視覺要素，建立上下文之間的聯系，增加條理性，保持視覺上的統一。
任何視覺元素都可以在同一作品中重復使用，例如顏色、形狀、材質、空間關系、線寬、字體、大小和圖片，等等。

圖12. 重復原則
對比/強調
在做可視化設計時，我們的初心是以圖文的形式把所要表達的信息清晰的傳遞給用戶，讓用戶一目瞭然，盡量不需要太多思考和理解。為了達到這個目的，我們需要強調重點，弱化次要，避免作品中所有的元素看起來重要程度都是一樣的。如果所有的東西都同等重要，那就相當於所有的東西都不重要。

圖13. 強調重點，弱化必要
如果你想突出某些信息要點，那就讓對應的元素（字體、顏色、大小、線寬、形狀、空間等）與其它元素不相同，讓它們截然不同，讓用戶首先能夠關注到它們。

圖14. 對比原則
表達，力求准確、到位、簡潔、易懂
當用戶看到我們的可視化作品時，我們最好要保證所表達的信息能被用戶正確理解。除使用上面幾個原則外，我們還要附加一些輔助信息，例如文字、箭頭等。在可視化作品中，文字必不可少，但篇幅要加以控制。
文字的表達，要准確、到位、簡潔、易懂，要能引導用戶正確地理解圖表的意思，要能不引起任何歧義。

圖15. 表達，要准確、到位
四、流程篇：要有數據可視化的正確姿勢
沒有什麼比親手創造美這件事更給人帶來成就感了。
當我們滿懷激動地開始數據可視化時，請不要馬上鑽入某個細節里，不要急著考慮用什麼酷炫的圖表來展現，也不要糾結於用什麼顏色、什麼字體。我們要有數據可視化的正確打開姿勢。
不同形式的數據可視化流程有所不同，這里主要講重要且相通的部分。
(一) 了解你的需求
關於需求，在實現之前，一定要聽清楚做什麼，想清楚怎麼做，說清楚怎麼做。
了解與分析數據可視化需求，主要圍繞以下幾點來展開：
1. 看什麼，即哪些內容需要可視化。
很少需求方能夠准確、全面地說出他們真正想要什麼。他們只能描述出大概的樣子，因此需要不斷引導他們以明確真正詳細的需求。
· 可視化的目的是什麼，用戶是誰，在哪裡看，什麼情況下看，多久看一次；
· 了解數據，看看有哪些指標，哪些指標可以直接取，哪些需要復雜計算，哪些可以實時，哪些只能離線；
· 哪些指標必須展現，哪些指標不展現，哪些指標可展現可不展現；
· 展現的維度有哪些，按時間、部門、地域、指標，看實時數據還是歷史數據；
· 通過可視化，期望從中知道哪些信息，等等。
2. 誰看，即用戶是誰。
如果面對的是求真務實的老闆，那可能需要側重於內容，追求邏輯的合理性和數據的准確性；如果是來訪參觀的貴客，那可能為了展示公司實力與形象而追求高大上的圖表設計；如果是不懂技術的業務人員，在可視化時可能需要避免過於技術性。
3. 在哪裡看，即有哪些可視化形式。
一次性的工作匯報，可使用PPT，如果老闆嫌棄做PPT太慢，可以直接用Excel，或者其它工具，如腦圖；如果為很多用戶提供周期性計算的指標數據，且滿足不同條件下的查看，那適合做一款數據產品或者可視化報表；向來訪的貴客介紹公司情況時，如果想給客人們提供一種賞心悅目的視覺享受，用大屏可視化數據再合適不過了；如果想給公司各部門同事普及知識、介紹成果、通知活動等，做一張可視化信息圖，並在線發布，圖文結合，有趣生動，既吸引更多讀者關注，提升閱讀體驗。
4. 什麼情況下看。
「第一印象」肯定是重要的。用戶「第一眼」感覺不好，當然就沒有瞭然後，就不會有「第二眼」、「第三眼」，也就不會再往下看了。所以，要帶給用戶「第一眼」足夠良好的視覺體驗，就要多想想用戶會在什麼場景下去看你的可視化作品。
例如，打開手機，多數情形下，用戶只會根據標題有選擇地瀏覽少量文章，因此，取一個生動、有趣、亮眼的標題，比普通標題更有視覺沖擊力，會讓你的文章從眾多內容中脫穎而出，贏得更多用戶點擊閱讀。

圖16. 取一個有吸引力的標題
例如，在企業內部（特別是人多的公司），海報、信息圖形式的內容，每天都大量地以郵件地方式群發給各部門人員，或活動通知、或展現成果、或宣傳典型，等等。每個員工都「信息過載」，只能閱讀少量的信息。
除標題要吸引人外，還需要注意用戶打開郵件的實際場景。不少用戶打開這種群發郵件時，常常是下面的情況，一堆的收件人，一堆的抄送人，這已經占據了有限電腦屏幕的一部分，剩下的部分就是點擊某個郵件時出現的正文內容的部分。因此，在這一區域完整顯示出標題（以及內容摘要），才能吸引用戶往下看。

圖17. 多想想具體的場景
（二）可視化設計
可視化設計是最重要的環節。只有做好這一環節，後面的事情才會變得簡單順暢。
1. 梳邏輯
我們在閱讀時，只要遇到稍微難懂的知識，基本上會本能地第一時間選擇退縮，不再看下去。之所以覺得難懂，最主要是因為邏輯不清晰給我們帶來理解上的困擾。邏輯就像一棵樹的樹干，如果我們只見樹葉不見樹干，就會迷失方向。因此，在可視化設計前，一定要站在用戶的角度，梳理出清晰的邏輯結構。這一步，想清楚怎麼做，很重要，多花點時間也沒關系。
對於數據可視化來說，邏輯就是確定各部分的核心內容，以及內容之間的先後次序和關聯關系，即講什麼不講什麼，先講什麼後講什麼。
把邏輯設計得簡單一些，清晰一些，用戶就能越快明白你的「良苦用心」。
2. 定風格
風格營造一種氛圍，驅動用戶沉浸式閱讀。不同的風格，適合不同的用戶不同的場景，例如科技、學院、活潑、嚴肅、可愛，等等。
3. 排版式
版式設計就是關於如何處理信息重點，因為在任何設計中，最重要的信息需要首先被注意到，然後是次要信息。
好的版式就像導盲犬，合理地對內容進行布局，適當地安排版式中的視覺流程，引導用戶第一時間看到最需要被關注的部分，暗示用戶「先看什麼，後看什麼」。
一般來說，可視化作品一般包括標題、正文、圖表、說明文字等要素。版式就是基於上述提到的幾個原則，確定元素之間的層次結構，合理擺放這幾個要素。
4. 選圖表
不是越酷炫的圖表就越適合。這首先要看展現什麼數據。某些圖表只適合展現相應格式的數據。其次，也需要對展現數據的圖表進行個性化定製，包括樣式、風格、顏色、字體，使之契合上下文語境，也讓圖表更有溫度。
不要將就而選擇默認設置的圖表，不要做那個「Mr.差不多」或「Ms.還行」。如果將默認設置的圖表放在可視化作品中，總是顯得那麼突兀和不協調。另外，對默認設置的棄用，可以強迫自己不斷精進，不斷提升可視化的能力。
5. 調細節
對單個部分的可視化設計，並不能完全保證整體上的和諧一致。因此，回到整體，根據前面提到的幾個原則，發現細節問題，對某些細節進行調整，使之整體上保持一致。例如，各部分視覺元素之間保持對齊，如標題、正文、圖表等；在配色、字體或其它細節上，各部分要盡量做到統一；各部分之間要有明顯的區隔，等等。
（三）指標計算
巧婦難為五米之炊。有數據，才能談數據可視化。數據的獲取、整合、計算，會佔用大量的時間。這一部分工作是相對獨立的。
但需要注意的是，模擬數據和真實數據是有區別的。根據模擬數據設計的圖表，一定要用真實數據展現與驗證，驗證圖表與真實數據的契合程度。例如下圖，模擬數據展示的圖表中各部門之間存在明顯的差異，但改為用真實數據展示時，卻「看起來感覺都一樣」，這時候就需要調整圖表的設置，凸顯視覺上的差異。

圖18. 用真實數據驗證可視化的效果
指標的計算過程，這里略去不講。
（四）前端開發
數據產品、大屏的可視化實現，還需要前端開發。
理論上來講，只要設計出的圖表，就一定能在前端實現。但這個可能會受到前端開發人員的技術水平和展現工具的限制。所以，可視化設計有時候需要尋求一種關於設計與實現之間的平衡。
可視化設計人員最好事先有所評估，採用復雜圖表設計之前最好與開發人員溝通探討實現的可行性。
五、工具篇：你會用Excel設計圖表嗎？
Excel是最常用、最基本、最靈活且最應該掌握的圖表製作工具。 可以說，大多數圖表樣式都可以用Excel畫出來。如果你認為用Excel畫不出來某種樣式的圖表，有可能是你還未掌握Excel的高階技巧。
Excel展現的圖表是靜態的，且支持的數據量比較有限。所以，如果是企業級的動態數據展現，還需要藉助專業的大數據可視化工具。
專業可視化工具有很多，大致可分為三類：企業級專業可視化工具、輕量級在線可視化工具、編程式圖表工具。
企業級專業可視化工具
ECharts 是國內使用率非常高的開源圖表工具，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender，提供直觀、生動、可交互、可高度個性化定製的數據可視化圖表。ECharts 3 中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，並且對移動端做了深度的優化。
D3.js 是最好的開源數據可視化工具庫。D3.js運行在JavaScript上，並使用HTML、CSS和SVG。 D3.js使用數據驅動的方式創建漂亮的網頁。 D3.js可實現實時交互。這個JS庫將數據以SVG和HTML5格式呈現，所以像IE7和8這樣的舊式瀏覽器不能利用D3.js功能。
Tableau是一款企業級的大數據可視化工具。Tableau 可以讓你輕松創建圖形，表格和地圖。 它不僅提供了PC桌面版，還提供了伺服器解決方案，可以讓您在線生成可視化報告。伺服器解決方案可以提供了雲託管服務。
輕量級在線可視化工具
BDP個人版，類似Tableau的在線免費的數據可視化分析工具，不需要破解、不需要下載安裝，在線注冊後就能一直使用，操作很簡單，只需要拖拽。支持幾十種圖表類型，也支持製作數據地圖（自帶坐標糾偏）。除可視化之外，BDP還有數據整合、數據處理、數據分析等功能。
網路圖說，基於ECharts，在線圖表製作工具，採用Excel式的操作方式製作樣式豐富的圖表，圖表自定義的選項很豐富，使數據呈現的方式更加美觀個性，易分享傳播。
文圖主要用在你要出一份包含文字說明的報告時使用，提供幾個確定好風格配色的主題供選擇，讓整個報告風格統一、簡潔美觀！文圖能夠良好地適配移動端。但文圖的排版不是很好用。
創客貼，在線平面設計工具，簡單，快速，輕松完成在線設計，據說是2016最好的在線設計網站。
編程式圖表工具
對於掌握編程語言的程序員來說，設計新穎、令人驚艷的數據圖表也可以通過代碼來實現。
Python有很多具有畫圖功能的包，如matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、pygal、Plotly、Geoplotlib、Gleam、missingno、Leather，等等。
R語言提供了很多數據可視化工具包，例如ggplot2、ggthemes、ggmap、ggiraph、ggstance、GGally、gganimate、ggradar、ggTimeSeries、ggseas、lattice、rgl、ggvis、htmlwidgets、leaflet、dygraphs，等等。
類似提供強大繪圖編程功能的語言還有PHP、HTML、JavaScript、CSS等。
六、技巧篇：刻意練習是提升可視化技能的唯一途徑
不斷練習，不斷精進
提升數據可視化技能的唯一途徑就是在理解可視化設計原則和方法論的基礎上，不斷練習，不斷精進。
除此之外，還要有點完美主義。
技巧在於平時的積累。多觀察，生活中看到好的設計，多想想為什麼人家設計那麼好，讓你忍不住多看幾眼。看到不好的設計，多想想到底哪裡不好。看到好看的圖表，看到別人介紹的小技巧，動手做一做。
技巧太多，這里不做展開細講。
「去設施傾向」
「這是章北海看到的另一個以前很少有人想像到的現代技術特色——去設施傾向。這種傾向在地球上還只是初露端倪，但『去設施化』已成為比地球世界更先進的艦隊世界的基本結構。這個世界到處都是簡潔空盪的，幾乎見不到任何設施，只有在需要時，設施才會出現，而且是在任何需要的位置出現。世界在被技術復雜化後，正在重新變得簡潔起來，技術被深深地隱藏在現實的後面。」
——《三體》
科幻小說《三體》裡面的這段話，給了我們提示。當我們做分析和可視化數據時，如果不用選項框和菜單欄時，應該隱藏起來，用到時才打開。另外，也盡量讓所使用的軟體最大化。這樣可以讓內容信息展現在最大的視野區域內，這樣有助於讓我們從中獲取更全面的信息，指導我們下一步做正確的決策。

圖19. 限的視野區域，信息最大化
顏色不宜過多，配色要合理
我們在可視化設計時，最好不要使用超過三種以上的主色調。顏色過多，無形中會分散用戶的注意力，使得用戶無法聚焦。
顏色的搭配要合理。大自然是最好的色彩家，可以借鑒大自然的色彩搭配。另外，如果你第一眼看到別人的設計，感覺很舒服，賞心悅目，那也可以借鑒作品中的色彩搭配。相信你的直覺，至少你的身體不會欺騙你。

圖20.顏色不宜過多，配色要合理

圖21.從生活和自然中學習配色技巧

Ⅳ 什麼是數據可視化

數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

Ⅵ 大數據可視化大屏圖表設計經驗，教給你！

自從跟大家分享第一篇 《大數據可視化大屏設計經驗，教給你！》 ，很多小夥伴都會問我一些相關的問題，看了小夥伴給我發的視覺稿，整體都還不錯，但是發現圖表的設計都有一些問題，大家可能對數據可視化的圖表設計經驗少一些，所以這篇文章就挖掘一下圖表的細節表現，分享我曾經遇到過的坑和對圖表設計的理解。

圖表設計 

圖表設計概念

圖表設計是數據可視化的一個分支領域，是對數據進行二次加工，用統計圖表的方式進行呈現，也是數據可視化的核心表現，圖表設計既要保證圖表本身數據清晰准確、直觀易懂，又要在找准用戶關注的核心內容進行適當的突顯，幫助用戶通過數據進行決策。

下面分析三種常用的可視化圖表設計：

折線圖

折線圖常用於表示數據的變化和趨勢，坐標軸的不同對折線的變化幅度有很大的影響。

左圖坐標軸設定的太低，折線變化過於陡峭，圖中數值區間為（10-34）數據可視化的表現過於誇大了折線變化的趨勢。

右圖坐標軸的數值設定的太高，則折線變化過於平緩，無法清晰的表現折線的變化。

合理的折線圖應當占據圖表的三分之二的位置，圖表的X軸數值范圍應根據折線的數值增減變化而變化，這需要跟前端小哥哥小姐姐說明，做成動態計算。

折線圖的折線粗細要合理，過細的折線會降低數據表現，過粗的折線會損失折線中的數據波動細節，視覺上較難精準找到折線點的相應數值！我通常用兩個像素的線，看起來比較合適！

右圖刻度線顏色過重，影響圖表數據的表現，零基線跟圖表內的刻度線對比不夠明顯，整體很亂。零基線是強調起始位置的，一般要比圖表內的線顏色凸出一些。

條形圖/柱狀圖

理想很豐滿，現實很骨感。這個案例是我之前在工作中遇到的問題，數據進來後，被嚇到了，問題的原因是沒有跟前端小哥姐溝通好，他們把X軸寫死，導致出現這種問題，其實應該情況要把這些圖表的取值范圍寫成動態計算的。

例如，以現在數值范圍為例，數據的最高值為18，X軸最高數值應該為25，當數據又上升一定的高度後，X軸再上升到相應的數值高度，這樣避免了如右圖的問題。

坐標軸的標簽文字最好能水平排列， 當X軸標簽文字過多時，不建議傾斜排列、上下排列、換行排列 文字多了這樣的展示大大降低了閱讀性！下圖給出兩個解決方案，大大提高標簽文字的閱讀性！

解決方案

柱子之間過於分散就會失去數據之間的關聯性，過密就會變得數據之間沒有獨立性更不利於舒適閱讀。

當柱子為n時，柱子直接的距離建議與n相差不要太大，柱子靠邊的距離，最好是柱子之間的一半的距離，這樣視覺上最為舒適。

餅圖

左1圖，不建議在餅圖內與百分比數值一起顯示，餅圖本身的形狀和大小，文字過多時容易溢出，如果出現一個2%一個1%，就很難辨別圖形指向，這樣也就失去了數據可視化的意義，PPT通常有這樣的設計樣式，因為是個死圖。

左3圖，人的閱讀習慣是從左到右，從上到下，所以數據從大到小排列，更有助於閱讀，圖形也更具美感！

當餅圖為檢出率，或者一些重要信息檢測的重點關注數據，就不建議大小數據順時針排列，左1圖這種情況一般很少出現，因為關注的是檢出數值，展示未檢出數據實為雞肋，可能是極少情況的需要吧！

右圖對於類似檢出率的數據最為合適，直觀清晰，沒有無用數據干擾！

當餅圖的標簽維度過多時，就不適合把數據圍繞餅圖一周展示，會很亂，不易閱讀，解決方案如右圖！

圖表分類圖

分享一張圖表分類大全，保存起來，設計數據可視化產品，會有重要參考價值！

這張圖由設計師Abela對圖表的各種特徵進行了大致的概括總結。

Ⅶ 數據可視化的優點

數據可視化的優點：

1.加強商業信息傳遞效率

人眼通過視覺和圖像比文本和數字更容易吸收和掌握信息。盡管如此，為高級管理人員編制的大多數商業智能報告通常都填充有靜態表格和圖表，這些表格和圖表無法為查看它的人提供生動的信息。相比之下，數據可視化使用戶能夠接收有關運營和業務條件的大量信息。數據可視化允許決策者查看多維數據集之間的連接，並通過使用熱圖，地理圖和其他豐富的圖形表示提供解釋數據的新方法。

2.快速訪問相關業務見解

通過數據可視化，業務組織可以提高他們在需要時查找所需信息的能力，並且比其他公司更高效地完成這些工作。根據最近進行的一項研究，使用可視化數據發現工具的組織，業務經理比僅依靠託管報告和儀錶板的人更及時找到信息的可能性高28％。此外，使用可視化數據發現產品的公司中， 48％的商業智能用戶能夠在沒有IT員工幫助的情況下找到所需信息。

3.更好地理解運營和業務活動

數據可視化的一個重要優勢，是它使用戶能夠更有效地查看在操作條件和業務性能之間發生的連接。在當今競爭激烈的商業環境中，在數據中找到這些相關性從未如此重要。例如，通過提供業務和運營動態的多角度視圖，數據可視化允許高級領導團隊了解，最近遠程客戶呼叫中心的首次聯系解決率如何？從而顯著影響客戶滿意度。

4.快速識別最新趨勢

在這個時代，公司能夠收集的有關客戶和市場狀況的數據，可以為企業領導者提供對新收入和商業機會的洞察力–他們可以從大量的數據中發現機會。使用數據可視化，決策者能夠更快地掌握跨多個數據集的客戶行為和市場條件的變化。

5.准確的客戶情感分析

利用數據可視化，公司可以更深入地了解客戶情緒和其他數據，從而揭示他們向客戶推出新服務的新機遇。這些有用的見解使企業能夠採取新的商機，以保持領先於競爭對手。

(7)數據可視化怎麼提高擴展閱讀：

數據可視化技術包含以下幾個基本概念：

①數據空間：是由n維屬性和m個元素組成的數據集所構成的多維信息空間；

②數據開發：是指利用一定的演算法和工具對數據進行定量的推演和計算；

③數據分析：指對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而能多角度多側面觀察數據；

④數據可視化：是指將大型數據集中的數據以圖形圖像形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。

數據可視化已經提出了許多方法，這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基於幾何的技術、面向像素技術、基於圖標的技術、基於層次的技術、基於圖像的技術和分布式技術等等。

Ⅷ Python數據可視化利器Matplotlib從入門到高級4

2D曲線繪制是Matplotlib繪圖的最基本功能，也是用得最多、最重要的繪圖功能之一，本文開始詳細介紹Matplotlib 2D曲線繪圖功能。我的介紹主要以面向對象的編碼風格為主，但會在文章的末尾附上相應的pyplot風格的源代碼，供大家查閱、對比。我們先看一段代碼：

代碼運行效果如下：

這個繪圖中我們沒有作任何設置，一切交給Matplotlib處理。我們只是看到了繪制出的曲線的樣子。但這與我們所想要的效果可能差異較大。所以我們還需要對圖形進行一些自定義。

不管我們想生成什麼樣的圖形，在Matplotlib當中，大致都可以總結為三步：一是構造繪圖用的數據（Matplotlib推薦numpy數據，本系列介紹Matplotlib繪圖，暫不涉及numpy的相關內容，留待後續有空餘時吧）；二是根據數據的特點選擇適當的繪圖方法並繪制出數據的圖形；第三步則是對繪制的圖形進行自定義設置或者美化以達到滿足我們獲得精美的輸出圖形的要求。

在上面的繪圖中，我們僅僅做到了第二步，下面我們來進行一些自定義，而Matplotlib為此提供了非常豐富的功能。

你可能最想先嘗試一下換個顏色看看曲線是什麼樣的，這有很多種方法。首先，我們可以在繪制圖形的時候直接指定它，我們把繪圖的代碼改成下面的樣子：

這里的 『r』 是 「red」的簡寫，表示將曲線的顏色指定為紅色。也可以寫成下面的樣子，這樣可讀性更高：

plot 返回一個 Line2D 對象的列表，我們使用一個帶有「 line1, 」的元組來解包，隨後使用 set_color() 代碼設置line1 曲線的顏色，請注意這里設置的顏色會覆蓋 plot 繪圖函數當中指定的顏色。上面三段代碼各自獨立運行之後的效果是一樣的。如下：

為了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用顏色的單字母代碼縮寫。

你還可以使用不區分大小寫的十六進制 RGB 或 RGBA 字元串（如：'#0f0f0f'），或者不區分大小寫的 X11/CSS4 顏色名稱（如：'aquamarine'），以及來自 xkcd color survey 的不區分大小寫的顏色名稱（如：'xkcd:sky blue'）等等。更為詳細的顏色規范，你可以查閱官方文檔。但對於Python辦公而言，掌握這些應該已經足夠了。

與曲線顏色一樣，線型和線寬也有多種方式來指定：

這里我們最終指定的線寬為2.0磅，繪圖函數當中指定的線寬被後續指定的屬性值覆蓋了。而線型在這里由set_linestyle()指定，其中「--」和「-.」都是Matplotlib中支持的線型，「--」表示虛線，而「-.」則是點劃線。而Matplotlib默認的線型「-」實線，除此之外，Matplotlib還支持「:」點線。

我們繪制曲線之前構造的數據點在曲線上也可以標記出來，這些標記點有不同的風格。同樣可以以不同的方式來設置它：

注意第一行代碼當中的「r:o」字元串，它是一種簡寫形式，是將顏色、線型和標記點形狀在一個字元串中同時設置的方式，其中的「r」表示紅色，「:」表示點線，「o」表示標記點為大圓點。只有在顏色使用單字元代碼時才可以像上面這樣組合起來同時表示三個屬性。默認情況下，標記點的顏色與線型顏色相同，但可以單獨設置與曲線不同的顏色，不僅如此，標記點的邊線顏色和中間填充顏色也都可以單獨設置。上面第二行代碼我們就使用set_markeredgecolor('b')將標記點邊線顏色設置為了藍色。與標記點設置相關的還有set_marker（設置標記點形狀）、set_markeredgewidth（設置標記點邊線寬度）、set_markerfacecolor（設置標記點中間的填充色）、set_markersize （設置標記點的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有標記點形狀。

本文先介紹到此，後續進一步介紹坐標軸、圖例和網格線的設置。最後附上本文pyplot風格的繪圖代碼：

顯然這種簡單繪圖pyplot風格要簡潔一些，還是很有優勢的。

Ⅸ 如何運用數據可視化來提高銷售業績

在營銷過程中，如果 你 使用了Chinapex公司的數據可視化產品APEX ONE， 你 就 可以清楚地看到不同營銷渠道的展現、點擊、花費、實時KPI等。這樣廣告主 就 掌握了數據自主權，廣告主可以通過這些數據及時的調整自己的營銷策略，避 免 長時間的做無用功，有針對性的正確的營銷決策自然能夠提高銷售業績。

Ⅹ 如何實現大數據可視化

1.考慮用戶
管理咨詢公司Aspirent視覺分析實踐主管Dan Gastineau表示，企業應使用顏色、形狀、大小和布局來顯示可視化的設計和使用。
Aspirent使用顏色來突出希望用戶關注的分析方面。而大小可有效說明數量，但過多使用不同大小來傳遞信息可能會導致混亂。這里應該有選擇地使用大小，即在咨詢團隊成員想要強調的地方。
2.講述連貫的故事
與你的受眾溝通，保持設計的簡單和專注性。顏色到圖表數量等細節可幫助確保儀錶板講述連貫的故事。MicroStrategy產品管理高級副總裁Saurabh
Abhyankar說：「儀錶板就像一本書，它需要考慮讀者的設計元素，而不僅僅是強制列出所有可訪問的數據。」儀錶板的設計將成為推動部署的因素。
3.迭代設計
應不斷從視覺分析用戶獲得反饋意見。隨著時間的推移，數據探索會引發新的想法和問題，而隨時間和部署推移提高數據相關性會使用戶更智能。
從你的受眾徵求並獲取反饋意見可改善體驗。谷歌雲端數據工作室首席產品經理Nick
Mihailovski表示，快速構建概念、快速獲取反饋意見並進行迭代可更快獲得更好的結果。另外，還可將調查和表格整合到精美的報告中，也可以幫助確保大數據的可視化結果確實有助於目標受眾。
4.個性化一切
應確保儀錶板向最終用戶顯示個性化信息，並確保其相關性。並且，還應確保可視化在設計上反映其所在的設備，並為最終用戶提供離線訪問，這將讓可視化走得更長遠。Mihailovski說，通過精心設計的互動式可視化來吸引觀眾以及傳播數據文化，這會使分析具有吸引力和富有樂趣。
5.從分析目標開始
應確保數據類型和分析目標可反映所選的可視化類型。Mihailovski稱：「人們通常會採用相反的方法，他們先看到整潔或模糊的可視化類型，然後試圖使其數據相匹配。」對於大數據項目的可視化，簡單的表格或條形圖有時可能是最有效的。