数据可视化怎么提高

Ⅰ Material Design设计语言-数据可视化

随着5G时代的到来，物联网的兴起，可视化设计在移动端的应用越来越多了。

大量可视化设计源文件，回复 “可视化” 即可获得 在行业内还没有一个标准的规范可参考之前，谷歌的可视化团队于2019年6月率先开发了数据可视化设计指南。

数据可视化

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。下面将以【原则】-【类型】-【样式】-【行为】-【仪表盘】五种分类为大家进行分解梳理。

原则

数据可视化，是将数据信息以直观的图标、图形展示出来的一种表现形式。旨在让用户更容易看懂和理解数据，以及传达的信息更明确。因为这能够让用户快速分析，并迅速做出判断和决策。数据可视化可以表达不同类型和大小的数据：从几个数据点到大型多变量数据集。

01准确

优先考虑数据的准确性、清晰度和完整性，以不会扭曲信息的方式呈现信息。

02有用

帮助用户通过上下文理解数据，并且让用户更有兴趣探索其它内容。

03扩展

适应不同设备大小的可视化，同时预测用户对数据深度、复杂性和形式的需求。

类型

数据可视化能以不同的形式表达。图表是表达数据的常用方式，因为图表可以描述了不同的数据种类，同时让数据之间可以比较。使用的图表类型主要取决于这两点：你要传达的数据和传达有关该数据的内容。随时间变化图表显示一段时间内的数据，例如多个类别的趋势或比较。

01时间变化

例如：

02类别比较

03排行

例如：

04占比

05相关性

06分布

07流程

08关系

关系图用于表示多个项目是如何相互关联的。

样式

数据可视化可以自定义样式和形状等属性，使数据更容易理解，以适合用户需求和上下文表现的方式。

不同的视觉处理可以分别代表不同的数据。例如：条形的颜色可以表示类别，而长度可以表示值（如种群大小）。

形状可用于表示定性的数据。在上图中，每个类别由特定的形状（圆形、正方形和三角形）表示，这样可以轻松比较特定范围内的数据或其他类别的数据。

01形状

图表可以使用形状以多种方式显示数据。一个形状可以被设计成有趣的曲线形状、或者精确和逼真的形状。

图表可以以不同的精度表示数据。用于近距离观看的数据应该以适合交互的形状表示（根据触摸目标大小和可用性方面）。而用来表达一般想法或趋势的数据可以使用细节较少的简单形状。

02颜色

颜色可用于区分以下四种形式的图表数据：

颜色区分数量

颜色还可以突出显示焦点区域。不建议使用大量的高亮色，因为它们会分散注意力并妨碍用户聚焦。

颜色表示含义

特别注意

无障碍设计；考虑红绿色盲等存在视觉障碍的用户，用适合的方式来强调数据，例如高对比度着色、形状或纹理。还可将文本标签注释数据以阐明其含义，从而不用完全依赖于图形。

03线

图表线可以表示有关数据的质量，例如层次结构、突出显示和比较。线条样式可以采用不同的方式，例如使用破折号或各种不透明度。线可以应用于特定场景，包括：

04文本

文本可用于标记不同的图表元素，包括：

标题和不同的字体权重可以传达哪些内容的层级比其他内容更重要（或更不重要）。然而，这种样式处理方法应谨慎使用，因为字体样式的数量是有限的。

05图标

图标可以表示图表中不同类型的数据，并提高图表的整体可用性。图标可用于：

06坐标轴

文字方向文本标签应水平放置在图表上，以便于阅读。文字标签不应该：

07图例和注释

08迷你屏幕

行为

图表提供交互模式，使用户可以控制显示的数据。这些交互模式使用户可以专注于图表的特定值或范围。

以下推荐的交互模式、样式和效果（如触觉反馈）可以提高用户对图表数据的理解：

01渐进式展示

使用渐进式展示显示图表详细信息，允许用户根据实际需要查看特定的数据点。

02缩放和平移

缩放和平移是常见的图表交互，它们影响用户研究数据和浏览图表用户界面的紧密程度。

缩放

缩放会更改用户界面是从近还是远显示。设备类型决定如何执行缩放。

如果缩放不是主要操作时，则可以通过单击和拖动（在桌面端）或双击（在移动端）来实现。

平移

平移让用户浏览屏幕之外的用户界面。它应该根据数据的具体意义进行约束。例如，如果图表的一个维度比另一个更重要，则平移的方向只能限制为该方向。

平移交互通常与缩放配合使用。

在移动设备上，平移通常是通过手势来实现的，比如单手指滑动平移。

03分页

在移动端，分页是一种常见的交互模式，允许用户通过向右或向左滑动来查看上一个或下一个图表。

04

数据控件

可以使用切换控件、选项卡和下拉菜单过滤/更改数据。当用户也可以调整控件时，这些控件还可以衡量指标。

05动画

动画可以增强数据与用户交互方式之间的关系。应该有目的地使用动画（不是装饰性地），来表达不同状态和空间之间的联系。

动画应该感觉合理、平稳、反应灵敏，不会妨碍用户的体验和进程。

06空状态

空图形和图表可以显示在数据可用时用户期望的内容。

在适用的情况下，可以显示角色动画以提供乐趣和鼓励。

仪表盘

数据可视化可以在一系列多个图表中显示，在称为仪表板的 UI中。多个单独的图表有时可以更好地传达故事，而不是把一个图表做得很复杂。

仪表板的用途应反映在其布局、样式和交互模式中。它的设计应该适合它的使用方式，无论是制作演示文稿还是深入探索数据的工具。

仪表板的用途应该反映在其布局、样式和交互模式中。不管它是一个进行演示的工具还是深入研究数据的工具，其设计都应该服务于它的使用方式。

仪表板应该：

根据对数据的具体需求进行信息的优先级规划。在以下示例仪表板中，考虑的用户问题有：

01分析仪表板

分析仪表板使用户能够探索多组数据并发现其中趋势。通常，这些仪表板包含能够通过数据洞察事物的复杂图表。

例如：

分析仪表板示例：

02操作仪表板

操作仪表板旨在回答一组预定义的问题。它们通常被用于与监控相关的任务。

在大多数情况下，这些类型的仪表板具有排列一组简单图表的当前信息。

例如：

操作仪表板示例：

03演示仪表板

演示仪表板为感兴趣的主题提供展示和说明。

这些仪表盘通常包括几个小图表或记分卡，其中动态标题解释了每个图表中提供的趋势和见解。

例如：

演示仪表板示例：

Ⅱ 数据可视化如何让大数据更加人性化

每天都有海量的数据出现，依靠传统的人工方式去呈现数据价值，可能一辈子都处理不完。我们需要新的软件和技术，去更深入的理解和利用大数据集合。最佳的方法是提高数据可视化的水平。康拓普数据洞察平台，专注于大数据可视化技术，致力于帮助客户挖掘和利用数据价值，指导客户如何利用数据可视化工具让大数据更加人性化。

纵观生活，大数据的应用十分普遍：淘宝运用大数据为客户推荐商品信息，网络用大数据帮助大家精准搜索，谷歌地图用大数据指引出行。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟用户更关心数据结果的展示而非大数据。

比如我们常用的智能手机，它既是一款数据采集工具，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台：比如我们看的新闻中有大量的数据图表；我们娱乐的影视剧和电子游戏，频繁出现的数据可视化元素，让作品更具科技感；在教育与科普方面，数据可视化的应用更广，因为大家已经对传统单调的讲述方式失去兴趣，喜欢更加直观、高效的信息呈现形式。

未来，随着智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及且不断融合，新的交互手段将成为数据可视化的趋势。那么，我们如何更加快速、深入、全面的展示大数据背后的信息呢? 答案是我们需要更加人性化的数据可视化设计。

如何设计更加人性化的数据可视化效果？

其实，数据可视化早已存在，我们用的PPT、EXCEL中就可以将数据的各种属性和变量呈现出来。对于大数据，这远远不够。

近年来，大数据可视化发展迅速，随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大，不断有酷炫夺目的可视化案例出现。但是，数据可视化的图形设计，并不是越酷炫越好，而是要贴合用户需求。

大数据可视化应该更贴近用户的使用习惯和使用需求，就像交通指示牌一样，让车主准确到达目的就行，而无需复杂的图形。因此，在大数据可视化设计时，也需因地制宜：

首先，对于简单明了的大数据集合，可以用饼图、直方图、散点图、柱状图等最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础最常见的应用。

其次，遇到复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，就要先进行数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘等一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的，还是允许交互的？最后由数据工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。

这些复杂的制作步骤，目前的大数据可视化平台可以帮你实现。“康拓普大数据洞察平台”，内置大量丰富的可视化图表，满足客户不同场景的需求，是一款超级实用的大数据可视化工具。

康拓普数据洞察平台，为您定制更贴合需求的数据可视化

康拓普数据洞察平台，基于大数据和互联网时代设计，它是一款自助式的大数据可视化工具，为您提供丰富的图标效果展示，帮助您洞察大数据的潜力和价值。平台支持多终端（ PC、平板、手机端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）对数据进行可视化展现。

康拓普数据洞察平台，支持多个报表在页面上灵活布局，自由组合，一目了然，快速响应用户需求。还可以帮助非专业的人士通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足各行业在日常业务中的监控、调度、会展演示等多场景使用需求。

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Ⅲ Excel数据可视化图表制作必须要注意的11个问题

大数据发展迅速的时代，数据分析驱动商业决策。对于庞大、无序、复杂的数据要是没经过合适的处理，价值就无法体现。

可以想象一本没有图片的教科书。没有图表、图形或是带有箭头和标签的插图或流程图，那么这门学科将变得更加难以理解。人类天生就是视觉动物，而视觉效果对于分析数据、传达实验结果甚至做出惊人的发现至关重要。

 

工作中我们可能会接触到很多业务数据，需要在总结汇报中展示呈现，俗话说“字不如表，表不如图”，那么如何缩短数据与用户的距离？让用户一眼Get到重点？让老板赞同你的汇报方案呢？

 

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。

 

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

 

1、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。条形图的原理就是通过比较条块的长度来比较值的大小。当基线被改变了，视觉效果也就扭曲了。

 

 

2、使用简单易读的字体

有些时候，排版可以提升视觉效果，增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性，增强或减损预期的含义。因此，最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。

 

 

3、条状图宽度适中

条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度

 

虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。除非有必要，不然坚持2 d图形，确保数据准确。

4、使用表格数字字体

表格间距赋予所有的数字相同的宽度，使它们排列时能彼此对齐，使比较更容易。大多数流行字体都内置了表格。不确定字体是否正确?就看小数点(或任何数字)是否对齐就行。

5、注意图形的统一感

统一感使我们更容易接收信息：颜色，图像，风格，来源……

连贯的设计将有效融入背景，使用户能够轻松处理信息。最佳可视化帮助观众快速得出数据所呈现的结论

 

 

6、不要过分热衷于饼图

展示多个区块比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于 100%。但最好避免使用大量饼状图表，因为肉眼对面积大小不敏感。

7、折线图中使用连贯的线条

虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。

尊重部分所占整体的比例

在人们多选的问题上就会出现比例的重叠，不同选项的百分比之和大于一。为了避免这种情况，不能直接把比例做成统计图。相较于呈现数值，有些图更着重于表现部分与整体的关系。

 

8、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。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。

 

9、使用大小来可视化值

大小可以帮助强调重要信息并添加上下文提示，使用大小来表示值配合地图使用的效果也非常好。如果您的可视化中有多个大小相同的数据点，它们会混在一起，很难区分值。

 

10、使用相同细节

添加的细节(和数字)越多，大脑处理的时间就越长。想想你想要用你的数据传达什么，以及最有效的方式是什么。

 

11、合适的数据可视化工具

“工欲善其事,必先利其器”,在工作中使用一款实用的数据可视化工具比自己去制作可视化图表效率快的多，制作也比自己制作的精美。思迈特软件Smartbi就是一款方便初学者上手，设计界面更加时尚，操作方便。内置丰富的样式风格，做出来的可视化图表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花费点时间设置下。Smartbi 统计图多数为自己开发，类型全，效果好，采用向导化设置，能够在较短时间内开发出非常美观的图形。

 

总结一下：数据可视化可以让人们更容易获取数据中的价值，为了方便突出重点和使读者更好的理解，需要对于数据可视化的细节和展现形式进行合理的处理，除了使用excel制作数据可视化图表，有效提高工作效率可以使用数据可视化工具思迈特软件Smartbi。

Ⅳ 深入浅出丨带你看懂数据可视化“美”的历程

深入浅出丨带你看懂数据可视化“美”的历程
古人说：“人不可貌相”，但从古至今，人类却是一群感性动物，容易受到外在表象影响，先感性才理性。
《韩非子》里提到，春秋末期鲁国人澹台灭明，天生异像，“额低口窄，鼻梁低矮，不具大器形貌”，拜孔子为师，孔子没有拒绝，但对他不上心，爱答不理，让他坐冷板凳。于是，他毅然决然地离开孔子，自学成才，独辟蹊径，游历讲学，积极传播儒家学说，并培养出很多人才，深受老百姓爱戴。孔子听闻他的事迹之后，幡然醒悟。
在今天，好看这件事也一样是很重要的。“颜值即正义”，长得好看的人，似乎更容易受到欢迎和优待。
但古人也说过：“相由心生”，从一个人的外表和精神状态可以大概知道这个人的内在状况，相反，一个人的内心思想状态，也会投射到形象外表。
因此，我们要注重自身内在涵养的健康发展，也要学会对外在美的表达与审视。
同样地，好的设计也应该是兼具内容与形式。
信息时代让人们的生活节奏加快，人们每一天都变得匆忙，时间被碎片化，甚至没有多少时间完整看完一段文字。文字的力量是有限的。只有借助可视化，信息才能高效地传播。
数据可视化是数据领域一个重要的分支，目的是“让数据说话”，展现数据之美。好的图表会说话，好的图表可以抓住用户的心。
一、历史篇：人类对世界的认知与表达从图画开始
研究发现，人脑处理图片信息是同步进行的，而处理文字信息则是一步一步循序渐进的，而且一篇文字下来，大部分人只记住了其中的20%；人在看报纸时，99%的文字信息会自动被过滤掉，脑子里只残留了可怜的1%；人脑处理图片的速度是处理文字的6000倍。也就是说，如果一篇6000字的文章需要10分钟看完，而压缩成一张图片则只需要10/6000分钟的时间。
图片可以表达的内容要比文字更丰富，同时也可以给人留下很大的想象空间 ，可以体现真实性（有图有真相），可以让人赏心悦目。
其实，在远古时期，我们遥远的祖先——智人就已经学会画画，基于自己对周边生活环境的认知，将人、鸟、兽、草、木等事物以及狩猎、耕种、出行、征战、搏斗、祭祀甚至男女交媾等日常活动刻画在岩石上、石壁上、洞穴里......到目前为止，欧洲、亚洲、美洲、大洋洲的70多个国家150多个地区发现岩画遗址，而仅非洲和澳洲少数族群目前还存有岩画制作的传统，例如着名的岩画遗址拉斯科洞窟壁画、阿尔塔米拉洞窟壁画、大麦地岩画、拉文特岩画、平图拉斯河手洞壁画、非洲大象岩刻、将军崖岩画等。
岩画学家埃马努埃尔·阿纳蒂在《世界岩画：原初语言》一书中提到：随着智人技术水平的提高、抽象和感知能力的增强，促使了复杂语言和艺术的产生，而岩画正是这种语言的一种记录形式；目前所知的70%岩画都是狩猎采集社会的作品，剩余30%是游牧和农耕时期的作品，在这些岩画的结构中存在着共同的记忆和普遍性的认知模式。岩画是象形文字，是无文字时代的写作，是人类隐没记忆的见证。
可见，人类对世界的认知与表达是从图画开始的。

图1. 远古时代的岩画
人类造出文字之前，还经历过“结绳记事”、“图画记事”等阶段。
但随着社会的发展，人类发生了“农业革命”，不再单纯依靠狩猎为生，制造和使用工具更加娴熟，剩余产品逐渐增加，社会组织逐步成熟。这时，社会组织不断产生大量的信息，除法令条纹外，还必须记录各种交易、税收、商品库存、节假日以及打胜仗的日期等。在此之前，人类虽然可以利用图画记事，但更多的还是用自己的大脑记录信息。随着信息的大量产生，容易产生记忆过载，于是就有了文字。
象形文字是由原始的图画发展而来的。由于社会的发展，加上图画效率低，难以满足社会化需求，于是人们逐渐从图画中抽离出一个个元素，形成象形文字。象形文字是一种最原始的造字方法，纯粹利用图形来作文字使用，而这些文字又与所代表的东西在形状上很相像，图画性质减弱，象征性质增强。苏美尔楔形文字、甲骨文、古埃及象形文字、玛雅文字都是独立地从原始社会最简单的图画和花纹产生出来的。
但象形文字也有很大的局限性，因为有些实体事物和抽象事物是画不出来的，而且写起来很慢又难读懂。

图2. 世界四大古文字
随着社会的进一步发展，文字也得到了很大的发展，在象形文字的基础上逐步分化出“表音”和“表意”两种文字。文字是用来记录和传播语言的，而记录和传播只有两种途径，或“表音”，或“表意”。就汉字来说，其发展脉络大致是：结绳记事—图画文字—象形文字—形意文字—意音文字。
社会的发展，推动了文字的发展，使得人们在对事物的表达上可以更加丰富多样，可以指事、象形、形声、会意、转注、假借。人们对世界的认知和表达在广度和深度上也都有了很大的延伸。反过来，由于更多样化的文字，人们能够更加准确、生动、深刻、灵活地记录下所见所闻和所思所想，加快了知识的传播与传承，推动了社会的大发展。
文字即使再丰富，也有难以突破的局限性。文字需要理解，不能一目了然，对抽象事物及个体的表达，还不够形象、到位。因此，在出现文字之后的时代，许多文献就以图文结合的形式流传下来。例如，在1912年发现的伏尼契手稿中，字母和语言至今无人破解，但其中的植物、天体出浴美女等许多图片，甚至出现了构造精致的精美图案，一目了然，让人惊叹。

图3. 伏尼契手稿
二、发展篇：进入了“百花齐放、百家争鸣”的时代
计算机出现之前，人们已经能够灵活地运用柱形图、线图、饼图等基本图表来展示数据，而且也衍生了很多新型、创意的数据图表。
大家应该都知道南丁格尔（国际上以她的生日命名了护士节），但很多人应该不知道南丁格尔玫瑰图（下图）就是她创造的。在克里米亚战争期间，南丁格尔通过搜集数据，发现很多死亡原因并非是“战死沙场”，而是在战场外感染疾病，或是在战场上受伤，却没有得到适当的护理而致死。为了解释这个原因，降低英国士兵死亡率，她画了这个着名的图表，于1858年递交到维多利亚女王手中。(这么漂亮的图表，想必女王一定很受感动)

图4. 南丁格尔玫瑰图
世界着名的绘图大师米纳德，开创了许多重要的主题绘图技巧，改良了其他技术。他是首个把饼图和地图结合在一起的人，并将流线放入地图中。以下图表是米纳德最广为人知的作品，被EdwardTufte认为是史上最杰出的统计图。它描绘了拿破仑的军队自离开波兰－俄罗斯边界后军力损失的状况，在一张图中通过两个维度呈现了六种维度信息：拿破仑军队人数、行军距离、温度、经纬度、移动方向以及时间－地域关系。

图5. 拿破仑行军图
计算机出现后，特别是互联网的兴起，人类社会以“摩尔定律”的速度，进入一个全新的时代，科学技术也得到了前所未有的革新与发展，同时也给人们带来了很多新思维。
技术的进步，让我们能够采集到比以前多得多的信息，数据规模不断成指数量级的增长，数据的内容和类型也比以前要丰富得多，改变了人们分析和研究世界的方式，也给人们提供了新的可视化素材，推动了数据可视化领域的发展。
与以前相比，数据可视化领域发生了很多的变化，得到了很大的发展。
1. 可视化的表现形式和场景更丰富
在当今信息时代，信息出现了“泛滥”与“过载”，人们每天都受到各种信息的“轰炸”。当我们打开网页或手机APP时，首先进入我们视野的就是各种弹出的广告信息。这些信息从内容到形式，都经过了精心设计。我们走在大街上，映入我们眼球的则是满大街的广告海报，还时常有人站在街边向路人派发传单。我们不仅仅只从书上看到了可视化的图表，还从海报、信息图、PPT、数据产品、大屏等获取到了大量的可视化信息。

图6. 可视化的表现形式
2. 可视化展现方式更多样和灵活
数据图表是最常用的可视化元素。除柱形图、条形图、饼图、环形图、线图、散点图、面积图、雷达图、K线图、地图等基本图表外，现在也出现了更多新式的图表，如山峰图、雷达图、气泡图、热力图、漏斗图、树图、箱形图、瀑布图、河流图、词云图、仪表盘、南丁格尔玫瑰图、旭日图、和弦图、桑基图、3D图，等等。另外，智慧的人们也常常创意性地将各种图表混搭，例如下图，地图和饼图、散点图、柱形图等搭配使用。

图7. 各种图表的混搭
除图表外，对图片和图标的灵活运用，使得可视化更加美观、形象、贴切。

图9. 图标的灵活运用
3. 从静态到动态
由于技术的发展，实时数据采集、实时数据传输以及实时数据计算得以实现，人们终于得以欣赏到数据的灵动之美。以前人们只能看到事后数据形成的分析结果，看到的是数据的过去式，领略的是数据的静态之美。而现在，通过实时计算及数据可视化，人们可以知道“当前时刻发生了什么”，看到了数据的变化，看到了数据的动态之美。
4. 设计上更注重用户体验
由“信息泛滥”引起“信息过载”，从而导致“信息焦虑”。无论是风格、元素、配色、文字、交互上还是细节上，人们的可视化作品都越来越注重用户的视觉体验，希望能让用户一目了然，不多花一点儿时间去理解。在设计风格上，从3D拟物化到简洁扁平化再到拟物扁平化的发展变化，也在不断地为用户“做减法”。
三、原则篇：关于设计的四大原则
“别忘了，你是为读者进行可视化设计。”
——《数据之美：一本书学会可视化设计》
所有的设计细节，都必须经过精心构思，都必须站在用户角度来思考。
颜值高或者打扮好看的人，总能牢牢地吸引别人的目光，相反，衣着邋遢不修边幅的人，却往往是别人瞅一眼就嫌弃。那些聪明的人，必然深谙这样的秘诀：好看的PPT报告，总能在第一时间吸引受众，再加上生动的演讲，就会收到很多好评；广告牌做得越好，就越吸引路人的注意力，越能让路人记住，广告效果也就越好。
当你看到别人的可视化作品时，你是否总觉得不好，但怎么也说不出到底哪些地方不好？如果你熟悉以下基本原则，就算不是一个专业的设计人员，你也可以快速看出哪里出了问题并提出非常中肯的建议。如果你还能熟练运用这些原则，那你的可视化作品将焕然一新，更加专业、好看、有趣，也将收获更多读者的赞赏。
亲密性（分组）
在生活中，几乎每件事都有逻辑，人们也喜欢遵循一定的逻辑去理解世间之事，例如时间先后、空间、因果、总-分-总等逻辑结构。
在做可视化设计的时候，我们所要表达的内容一定不能是一些无序呈现，这样会给读者造成理解上的混乱。我们的可视化作品应当能够遵循多数读者所能理解的思维逻辑，将内容分成几部分按顺序一步一步地表达出来。
相同部分的内容，彼此相关，应当靠近，放在一起。这样阅读起来才能被理解成为同一单元的内容，而不是多个孤立的不相关的内容。不同部分的内容，应当明显地区隔开来，例如上下部分内容之间用一空行隔开或者间距放大。这样有助于组织信息，减少混乱，为读者提供清晰的结构。

图10. 亲密性原则
对齐
在版式布局上，任何元素的摆放，都可能会影响甚至主导用户的视觉流程。因此，任何元素都不能随意摆放，否则会造成混乱，而混乱会令人不适。对齐，使每个元素都与其它元素建立起某种视觉联系。对齐，也让可视化作品更加清晰、精巧、清爽。
对齐，不仅包括左对齐、右对齐、顶端对齐、低端对齐，还包括水平居中、垂直居中、横向分布、纵向分布，等。

图11. 对齐原则
重复/统一
我们都有“先入为主”的“陋习”，当看到与之前不和谐不一致的东西，常感突兀，甚至本能抗拒。因此，在可视化作品中反复使用一些视觉要素，建立上下文之间的联系，增加条理性，保持视觉上的统一。
任何视觉元素都可以在同一作品中重复使用，例如颜色、形状、材质、空间关系、线宽、字体、大小和图片，等等。

图12. 重复原则
对比/强调
在做可视化设计时，我们的初心是以图文的形式把所要表达的信息清晰的传递给用户，让用户一目了然，尽量不需要太多思考和理解。为了达到这个目的，我们需要强调重点，弱化次要，避免作品中所有的元素看起来重要程度都是一样的。如果所有的东西都同等重要，那就相当于所有的东西都不重要。

图13. 强调重点，弱化必要
如果你想突出某些信息要点，那就让对应的元素（字体、颜色、大小、线宽、形状、空间等）与其它元素不相同，让它们截然不同，让用户首先能够关注到它们。

图14. 对比原则
表达，力求准确、到位、简洁、易懂
当用户看到我们的可视化作品时，我们最好要保证所表达的信息能被用户正确理解。除使用上面几个原则外，我们还要附加一些辅助信息，例如文字、箭头等。在可视化作品中，文字必不可少，但篇幅要加以控制。
文字的表达，要准确、到位、简洁、易懂，要能引导用户正确地理解图表的意思，要能不引起任何歧义。

图15. 表达，要准确、到位
四、流程篇：要有数据可视化的正确姿势
没有什么比亲手创造美这件事更给人带来成就感了。
当我们满怀激动地开始数据可视化时，请不要马上钻入某个细节里，不要急着考虑用什么酷炫的图表来展现，也不要纠结于用什么颜色、什么字体。我们要有数据可视化的正确打开姿势。
不同形式的数据可视化流程有所不同，这里主要讲重要且相通的部分。
(一) 了解你的需求
关于需求，在实现之前，一定要听清楚做什么，想清楚怎么做，说清楚怎么做。
了解与分析数据可视化需求，主要围绕以下几点来展开：
1. 看什么，即哪些内容需要可视化。
很少需求方能够准确、全面地说出他们真正想要什么。他们只能描述出大概的样子，因此需要不断引导他们以明确真正详细的需求。
· 可视化的目的是什么，用户是谁，在哪里看，什么情况下看，多久看一次；
· 了解数据，看看有哪些指标，哪些指标可以直接取，哪些需要复杂计算，哪些可以实时，哪些只能离线；
· 哪些指标必须展现，哪些指标不展现，哪些指标可展现可不展现；
· 展现的维度有哪些，按时间、部门、地域、指标，看实时数据还是历史数据；
· 通过可视化，期望从中知道哪些信息，等等。
2. 谁看，即用户是谁。
如果面对的是求真务实的老板，那可能需要侧重于内容，追求逻辑的合理性和数据的准确性；如果是来访参观的贵客，那可能为了展示公司实力与形象而追求高大上的图表设计；如果是不懂技术的业务人员，在可视化时可能需要避免过于技术性。
3. 在哪里看，即有哪些可视化形式。
一次性的工作汇报，可使用PPT，如果老板嫌弃做PPT太慢，可以直接用Excel，或者其它工具，如脑图；如果为很多用户提供周期性计算的指标数据，且满足不同条件下的查看，那适合做一款数据产品或者可视化报表；向来访的贵客介绍公司情况时，如果想给客人们提供一种赏心悦目的视觉享受，用大屏可视化数据再合适不过了；如果想给公司各部门同事普及知识、介绍成果、通知活动等，做一张可视化信息图，并在线发布，图文结合，有趣生动，既吸引更多读者关注，提升阅读体验。
4. 什么情况下看。
“第一印象”肯定是重要的。用户“第一眼”感觉不好，当然就没有了然后，就不会有“第二眼”、“第三眼”，也就不会再往下看了。所以，要带给用户“第一眼”足够良好的视觉体验，就要多想想用户会在什么场景下去看你的可视化作品。
例如，打开手机，多数情形下，用户只会根据标题有选择地浏览少量文章，因此，取一个生动、有趣、亮眼的标题，比普通标题更有视觉冲击力，会让你的文章从众多内容中脱颖而出，赢得更多用户点击阅读。

图16. 取一个有吸引力的标题
例如，在企业内部（特别是人多的公司），海报、信息图形式的内容，每天都大量地以邮件地方式群发给各部门人员，或活动通知、或展现成果、或宣传典型，等等。每个员工都“信息过载”，只能阅读少量的信息。
除标题要吸引人外，还需要注意用户打开邮件的实际场景。不少用户打开这种群发邮件时，常常是下面的情况，一堆的收件人，一堆的抄送人，这已经占据了有限电脑屏幕的一部分，剩下的部分就是点击某个邮件时出现的正文内容的部分。因此，在这一区域完整显示出标题（以及内容摘要），才能吸引用户往下看。

图17. 多想想具体的场景
（二）可视化设计
可视化设计是最重要的环节。只有做好这一环节，后面的事情才会变得简单顺畅。
1. 梳逻辑
我们在阅读时，只要遇到稍微难懂的知识，基本上会本能地第一时间选择退缩，不再看下去。之所以觉得难懂，最主要是因为逻辑不清晰给我们带来理解上的困扰。逻辑就像一棵树的树干，如果我们只见树叶不见树干，就会迷失方向。因此，在可视化设计前，一定要站在用户的角度，梳理出清晰的逻辑结构。这一步，想清楚怎么做，很重要，多花点时间也没关系。
对于数据可视化来说，逻辑就是确定各部分的核心内容，以及内容之间的先后次序和关联关系，即讲什么不讲什么，先讲什么后讲什么。
把逻辑设计得简单一些，清晰一些，用户就能越快明白你的“良苦用心”。
2. 定风格
风格营造一种氛围，驱动用户沉浸式阅读。不同的风格，适合不同的用户不同的场景，例如科技、学院、活泼、严肃、可爱，等等。
3. 排版式
版式设计就是关于如何处理信息重点，因为在任何设计中，最重要的信息需要首先被注意到，然后是次要信息。
好的版式就像导盲犬，合理地对内容进行布局，适当地安排版式中的视觉流程，引导用户第一时间看到最需要被关注的部分，暗示用户“先看什么，后看什么”。
一般来说，可视化作品一般包括标题、正文、图表、说明文字等要素。版式就是基于上述提到的几个原则，确定元素之间的层次结构，合理摆放这几个要素。
4. 选图表
不是越酷炫的图表就越适合。这首先要看展现什么数据。某些图表只适合展现相应格式的数据。其次，也需要对展现数据的图表进行个性化定制，包括样式、风格、颜色、字体，使之契合上下文语境，也让图表更有温度。
不要将就而选择默认设置的图表，不要做那个“Mr.差不多”或“Ms.还行”。如果将默认设置的图表放在可视化作品中，总是显得那么突兀和不协调。另外，对默认设置的弃用，可以强迫自己不断精进，不断提升可视化的能力。
5. 调细节
对单个部分的可视化设计，并不能完全保证整体上的和谐一致。因此，回到整体，根据前面提到的几个原则，发现细节问题，对某些细节进行调整，使之整体上保持一致。例如，各部分视觉元素之间保持对齐，如标题、正文、图表等；在配色、字体或其它细节上，各部分要尽量做到统一；各部分之间要有明显的区隔，等等。
（三）指标计算
巧妇难为五米之炊。有数据，才能谈数据可视化。数据的获取、整合、计算，会占用大量的时间。这一部分工作是相对独立的。
但需要注意的是，模拟数据和真实数据是有区别的。根据模拟数据设计的图表，一定要用真实数据展现与验证，验证图表与真实数据的契合程度。例如下图，模拟数据展示的图表中各部门之间存在明显的差异，但改为用真实数据展示时，却“看起来感觉都一样”，这时候就需要调整图表的设置，凸显视觉上的差异。

图18. 用真实数据验证可视化的效果
指标的计算过程，这里略去不讲。
（四）前端开发
数据产品、大屏的可视化实现，还需要前端开发。
理论上来讲，只要设计出的图表，就一定能在前端实现。但这个可能会受到前端开发人员的技术水平和展现工具的限制。所以，可视化设计有时候需要寻求一种关于设计与实现之间的平衡。
可视化设计人员最好事先有所评估，采用复杂图表设计之前最好与开发人员沟通探讨实现的可行性。
五、工具篇：你会用Excel设计图表吗？
Excel是最常用、最基本、最灵活且最应该掌握的图表制作工具。 可以说，大多数图表样式都可以用Excel画出来。如果你认为用Excel画不出来某种样式的图表，有可能是你还未掌握Excel的高阶技巧。
Excel展现的图表是静态的，且支持的数据量比较有限。所以，如果是企业级的动态数据展现，还需要借助专业的大数据可视化工具。
专业可视化工具有很多，大致可分为三类：企业级专业可视化工具、轻量级在线可视化工具、编程式图表工具。
企业级专业可视化工具
ECharts 是国内使用率非常高的开源图表工具，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。
D3.js 是最好的开源数据可视化工具库。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML、CSS和SVG。 D3.js使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3.js可实现实时交互。这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现，所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。
Tableau是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
轻量级在线可视化工具
BDP个人版，类似Tableau的在线免费的数据可视化分析工具，不需要破解、不需要下载安装，在线注册后就能一直使用，操作很简单，只需要拖拽。支持几十种图表类型，也支持制作数据地图（自带坐标纠偏）。除可视化之外，BDP还有数据整合、数据处理、数据分析等功能。
网络图说，基于ECharts，在线图表制作工具，采用Excel式的操作方式制作样式丰富的图表，图表自定义的选项很丰富，使数据呈现的方式更加美观个性，易分享传播。
文图主要用在你要出一份包含文字说明的报告时使用，提供几个确定好风格配色的主题供选择，让整个报告风格统一、简洁美观！文图能够良好地适配移动端。但文图的排版不是很好用。
创客贴，在线平面设计工具，简单，快速，轻松完成在线设计，据说是2016最好的在线设计网站。
编程式图表工具
对于掌握编程语言的程序员来说，设计新颖、令人惊艳的数据图表也可以通过代码来实现。
Python有很多具有画图功能的包，如matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、pygal、Plotly、Geoplotlib、Gleam、missingno、Leather，等等。
R语言提供了很多数据可视化工具包，例如ggplot2、ggthemes、ggmap、ggiraph、ggstance、GGally、gganimate、ggradar、ggTimeSeries、ggseas、lattice、rgl、ggvis、htmlwidgets、leaflet、dygraphs，等等。
类似提供强大绘图编程功能的语言还有PHP、HTML、JavaScript、CSS等。
六、技巧篇：刻意练习是提升可视化技能的唯一途径
不断练习，不断精进
提升数据可视化技能的唯一途径就是在理解可视化设计原则和方法论的基础上，不断练习，不断精进。
除此之外，还要有点完美主义。
技巧在于平时的积累。多观察，生活中看到好的设计，多想想为什么人家设计那么好，让你忍不住多看几眼。看到不好的设计，多想想到底哪里不好。看到好看的图表，看到别人介绍的小技巧，动手做一做。
技巧太多，这里不做展开细讲。
“去设施倾向”
“这是章北海看到的另一个以前很少有人想象到的现代技术特色——去设施倾向。这种倾向在地球上还只是初露端倪，但‘去设施化’已成为比地球世界更先进的舰队世界的基本结构。这个世界到处都是简洁空荡的，几乎见不到任何设施，只有在需要时，设施才会出现，而且是在任何需要的位置出现。世界在被技术复杂化后，正在重新变得简洁起来，技术被深深地隐藏在现实的后面。”
——《三体》
科幻小说《三体》里面的这段话，给了我们提示。当我们做分析和可视化数据时，如果不用选项框和菜单栏时，应该隐藏起来，用到时才打开。另外，也尽量让所使用的软件最大化。这样可以让内容信息展现在最大的视野区域内，这样有助于让我们从中获取更全面的信息，指导我们下一步做正确的决策。

图19. 限的视野区域，信息最大化
颜色不宜过多，配色要合理
我们在可视化设计时，最好不要使用超过三种以上的主色调。颜色过多，无形中会分散用户的注意力，使得用户无法聚焦。
颜色的搭配要合理。大自然是最好的色彩家，可以借鉴大自然的色彩搭配。另外，如果你第一眼看到别人的设计，感觉很舒服，赏心悦目，那也可以借鉴作品中的色彩搭配。相信你的直觉，至少你的身体不会欺骗你。

图20.颜色不宜过多，配色要合理

图21.从生活和自然中学习配色技巧

Ⅳ 什么是数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

Ⅵ 大数据可视化大屏图表设计经验，教给你！

自从跟大家分享第一篇 《大数据可视化大屏设计经验，教给你！》 ，很多小伙伴都会问我一些相关的问题，看了小伙伴给我发的视觉稿，整体都还不错，但是发现图表的设计都有一些问题，大家可能对数据可视化的图表设计经验少一些，所以这篇文章就挖掘一下图表的细节表现，分享我曾经遇到过的坑和对图表设计的理解。

图表设计 

图表设计概念

图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现，也是数据可视化的核心表现，图表设计既要保证图表本身数据清晰准确、直观易懂，又要在找准用户关注的核心内容进行适当的突显，帮助用户通过数据进行决策。

下面分析三种常用的可视化图表设计：

折线图

折线图常用于表示数据的变化和趋势，坐标轴的不同对折线的变化幅度有很大的影响。

左图坐标轴设定的太低，折线变化过于陡峭，图中数值区间为（10-34）数据可视化的表现过于夸大了折线变化的趋势。

右图坐标轴的数值设定的太高，则折线变化过于平缓，无法清晰的表现折线的变化。

合理的折线图应当占据图表的三分之二的位置，图表的X轴数值范围应根据折线的数值增减变化而变化，这需要跟前端小哥哥小姐姐说明，做成动态计算。

折线图的折线粗细要合理，过细的折线会降低数据表现，过粗的折线会损失折线中的数据波动细节，视觉上较难精准找到折线点的相应数值！我通常用两个像素的线，看起来比较合适！

右图刻度线颜色过重，影响图表数据的表现，零基线跟图表内的刻度线对比不够明显，整体很乱。零基线是强调起始位置的，一般要比图表内的线颜色凸出一些。

条形图/柱状图

理想很丰满，现实很骨感。这个案例是我之前在工作中遇到的问题，数据进来后，被吓到了，问题的原因是没有跟前端小哥姐沟通好，他们把X轴写死，导致出现这种问题，其实应该情况要把这些图表的取值范围写成动态计算的。

例如，以现在数值范围为例，数据的最高值为18，X轴最高数值应该为25，当数据又上升一定的高度后，X轴再上升到相应的数值高度，这样避免了如右图的问题。

坐标轴的标签文字最好能水平排列， 当X轴标签文字过多时，不建议倾斜排列、上下排列、换行排列 文字多了这样的展示大大降低了阅读性！下图给出两个解决方案，大大提高标签文字的阅读性！

解决方案

柱子之间过于分散就会失去数据之间的关联性，过密就会变得数据之间没有独立性更不利于舒适阅读。

当柱子为n时，柱子直接的距离建议与n相差不要太大，柱子靠边的距离，最好是柱子之间的一半的距离，这样视觉上最为舒适。

饼图

左1图，不建议在饼图内与百分比数值一起显示，饼图本身的形状和大小，文字过多时容易溢出，如果出现一个2%一个1%，就很难辨别图形指向，这样也就失去了数据可视化的意义，PPT通常有这样的设计样式，因为是个死图。

左3图，人的阅读习惯是从左到右，从上到下，所以数据从大到小排列，更有助于阅读，图形也更具美感！

当饼图为检出率，或者一些重要信息检测的重点关注数据，就不建议大小数据顺时针排列，左1图这种情况一般很少出现，因为关注的是检出数值，展示未检出数据实为鸡肋，可能是极少情况的需要吧！

右图对于类似检出率的数据最为合适，直观清晰，没有无用数据干扰！

当饼图的标签维度过多时，就不适合把数据围绕饼图一周展示，会很乱，不易阅读，解决方案如右图！

图表分类图

分享一张图表分类大全，保存起来，设计数据可视化产品，会有重要参考价值！

这张图由设计师Abela对图表的各种特征进行了大致的概括总结。

Ⅶ 数据可视化的优点

数据可视化的优点：

1.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。尽管如此，为高级管理人员编制的大多数商业智能报告通常都填充有静态表格和图表，这些表格和图表无法为查看它的人提供生动的信息。相比之下，数据可视化使用户能够接收有关运营和业务条件的大量信息。数据可视化允许决策者查看多维数据集之间的连接，并通过使用热图，地理图和其他丰富的图形表示提供解释数据的新方法。

2.快速访问相关业务见解

通过数据可视化，业务组织可以提高他们在需要时查找所需信息的能力，并且比其他公司更高效地完成这些工作。根据最近进行的一项研究，使用可视化数据发现工具的组织，业务经理比仅依靠托管报告和仪表板的人更及时找到信息的可能性高28％。此外，使用可视化数据发现产品的公司中， 48％的商业智能用户能够在没有IT员工帮助的情况下找到所需信息。

3.更好地理解运营和业务活动

数据可视化的一个重要优势，是它使用户能够更有效地查看在操作条件和业务性能之间发生的连接。在当今竞争激烈的商业环境中，在数据中找到这些相关性从未如此重要。例如，通过提供业务和运营动态的多角度视图，数据可视化允许高级领导团队了解，最近远程客户呼叫中心的首次联系解决率如何？从而显着影响客户满意度。

4.快速识别最新趋势

在这个时代，公司能够收集的有关客户和市场状况的数据，可以为企业领导者提供对新收入和商业机会的洞察力–他们可以从大量的数据中发现机会。使用数据可视化，决策者能够更快地掌握跨多个数据集的客户行为和市场条件的变化。

5.准确的客户情感分析

利用数据可视化，公司可以更深入地了解客户情绪和其他数据，从而揭示他们向客户推出新服务的新机遇。这些有用的见解使企业能够采取新的商机，以保持领先于竞争对手。

(7)数据可视化怎么提高扩展阅读：

数据可视化技术包含以下几个基本概念：

①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；

②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；

③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；

④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

Ⅷ Python数据可视化利器Matplotlib从入门到高级4

2D曲线绘制是Matplotlib绘图的最基本功能，也是用得最多、最重要的绘图功能之一，本文开始详细介绍Matplotlib 2D曲线绘图功能。我的介绍主要以面向对象的编码风格为主，但会在文章的末尾附上相应的pyplot风格的源代码，供大家查阅、对比。我们先看一段代码：

代码运行效果如下：

这个绘图中我们没有作任何设置，一切交给Matplotlib处理。我们只是看到了绘制出的曲线的样子。但这与我们所想要的效果可能差异较大。所以我们还需要对图形进行一些自定义。

不管我们想生成什么样的图形，在Matplotlib当中，大致都可以总结为三步：一是构造绘图用的数据（Matplotlib推荐numpy数据，本系列介绍Matplotlib绘图，暂不涉及numpy的相关内容，留待后续有空余时吧）；二是根据数据的特点选择适当的绘图方法并绘制出数据的图形；第三步则是对绘制的图形进行自定义设置或者美化以达到满足我们获得精美的输出图形的要求。

在上面的绘图中，我们仅仅做到了第二步，下面我们来进行一些自定义，而Matplotlib为此提供了非常丰富的功能。

你可能最想先尝试一下换个颜色看看曲线是什么样的，这有很多种方法。首先，我们可以在绘制图形的时候直接指定它，我们把绘图的代码改成下面的样子：

这里的 ‘r’ 是 “red”的简写，表示将曲线的颜色指定为红色。也可以写成下面的样子，这样可读性更高：

plot 返回一个 Line2D 对象的列表，我们使用一个带有“ line1, ”的元组来解包，随后使用 set_color() 代码设置line1 曲线的颜色，请注意这里设置的颜色会覆盖 plot 绘图函数当中指定的颜色。上面三段代码各自独立运行之后的效果是一样的。如下：

为了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用颜色的单字母代码缩写。

你还可以使用不区分大小写的十六进制 RGB 或 RGBA 字符串（如：'#0f0f0f'），或者不区分大小写的 X11/CSS4 颜色名称（如：'aquamarine'），以及来自 xkcd color survey 的不区分大小写的颜色名称（如：'xkcd:sky blue'）等等。更为详细的颜色规范，你可以查阅官方文档。但对于Python办公而言，掌握这些应该已经足够了。

与曲线颜色一样，线型和线宽也有多种方式来指定：

这里我们最终指定的线宽为2.0磅，绘图函数当中指定的线宽被后续指定的属性值覆盖了。而线型在这里由set_linestyle()指定，其中“--”和“-.”都是Matplotlib中支持的线型，“--”表示虚线，而“-.”则是点划线。而Matplotlib默认的线型“-”实线，除此之外，Matplotlib还支持“:”点线。

我们绘制曲线之前构造的数据点在曲线上也可以标记出来，这些标记点有不同的风格。同样可以以不同的方式来设置它：

注意第一行代码当中的“r:o”字符串，它是一种简写形式，是将颜色、线型和标记点形状在一个字符串中同时设置的方式，其中的“r”表示红色，“:”表示点线，“o”表示标记点为大圆点。只有在颜色使用单字符代码时才可以像上面这样组合起来同时表示三个属性。默认情况下，标记点的颜色与线型颜色相同，但可以单独设置与曲线不同的颜色，不仅如此，标记点的边线颜色和中间填充颜色也都可以单独设置。上面第二行代码我们就使用set_markeredgecolor('b')将标记点边线颜色设置为了蓝色。与标记点设置相关的还有set_marker（设置标记点形状）、set_markeredgewidth（设置标记点边线宽度）、set_markerfacecolor（设置标记点中间的填充色）、set_markersize （设置标记点的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有标记点形状。

本文先介绍到此，后续进一步介绍坐标轴、图例和网格线的设置。最后附上本文pyplot风格的绘图代码：

显然这种简单绘图pyplot风格要简洁一些，还是很有优势的。

Ⅸ 如何运用数据可视化来提高销售业绩

在营销过程中，如果 你 使用了Chinapex公司的数据可视化产品APEX ONE， 你 就 可以清楚地看到不同营销渠道的展现、点击、花费、实时KPI等。这样广告主 就 掌握了数据自主权，广告主可以通过这些数据及时的调整自己的营销策略，避 免 长时间的做无用功，有针对性的正确的营销决策自然能够提高销售业绩。

Ⅹ 如何实现大数据可视化

1.考虑用户
管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。
Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨询团队成员想要强调的地方。
2.讲述连贯的故事
与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh
Abhyankar说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。
3.迭代设计
应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。
从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick
Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更好的结果。另外，还可将调查和表格整合到精美的报告中，也可以帮助确保大数据的可视化结果确实有助于目标受众。
4.个性化一切
应确保仪表板向最终用户显示个性化信息，并确保其相关性。并且，还应确保可视化在设计上反映其所在的设备，并为最终用户提供离线访问，这将让可视化走得更长远。Mihailovski说，通过精心设计的交互式可视化来吸引观众以及传播数据文化，这会使分析具有吸引力和富有乐趣。
5.从分析目标开始
应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。