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雷达卡
熟练掌握常见的数据可视化技术可以帮助您从数据驱动的决策中获得回报，包括增强信心和潜在的成本节约。如何有效地学习数据可视化技术，是用数据分析和数据科学为您的企业增加价值的第一步。
几种数据可视化技术可以帮助您更有效地发挥自己。以下是数据工程师都应该知道的 17种基本的数据可视化技术，以及帮助您有效掌握展示数据的技巧。
什么是数据可视化？
数据可视化是创建信息图形表示的过程。此过程可帮助你容易解释和得出结论的方式传达数据。
你可以用许多不同的技术和工具来进行数据可视化，因此你想知道使用哪些技术和工具以及如何使用。以下是工作者都应该知道的一些最重要的数据可视化技术。
数据可视化技术
你使用的数据可视化技术类型将根据你使用的数据类型以及你用数据展示的内容而有所不同。
以下是一些需要了解的重要数据可视化技术：
- 饼形图
- 条形图
- 直方图
- 甘特图
- 热力图
- 箱线图
- 瀑布图
- 面积图
- 散点图
- Pictogram Chart
- 时间线
- 高亮表
- 子弹图
- 等值线地图
- 词云
- 网络图
- 相关矩阵
1.饼图
饼图是最常见和最基本的数据可视化技术之一，应用范围广泛。饼图非常适合说明比例或部分与整体的比较。
由于饼图相对简单且易于阅读，因此它们最适合熟悉信息或仅对关键要点感兴趣的受众。对于需要更全面地解释数据的查看者来说，饼图在显示复杂信息方面的能力不足。
2. 条形图
经典条形图或条形图是另一种常见且易于使用的数据可视化方法。在这种类型的可视化中，图表的一个轴显示正在比较的类别，另一个轴显示测量值。条的长度表示每个组如何根据值进行测量。
一个缺点是，当包含太多类别时，标签和清晰度可能会成为问题。像饼图一样，对于更复杂的数据集，它们也可能过于简单。
3.直方图
与条形图不同，直方图说明了数据在连续间隔或定义时期内的分布。这些可视化有助于识别值集中的位置，以及存在差距或异常值的位置。
直方图对于显示特定事件的频率特别有用。例如，如果您想显示上周您的网站每天收到的点击次数，您可以使用直方图。通过此可视化，您可以快速确定您的网站在哪几天获得的点击次数最多和最少。
4.甘特图
甘特图在项目管理中特别常见，因为它们有助于说明项目时间表或任务进展。在这种类型的图表中，要执行的任务列在纵轴上，时间间隔列在横轴上。图表正文中的水平条表示每个活动的持续时间。
利用甘特图显示时间线非常有用，并使团队成员能够跟踪项目的各个方面。即使您不是项目管理专业人士，熟悉甘特图也可以帮助您保持井井有条。
5. 热力图
热图是一种可视化类型，用于通过颜色的变化来显示数据的差异。这些图表使用颜色来传达价值，使查看者可以轻松快速识别趋势。为了让用户成功阅读和解释热图，必须有一个清晰的图例。
热图有许多可能的应用。例如，如果您想分析零售店在一天中的哪个时间销售额最高，您可以使用热图，纵轴显示星期几，横轴显示一天中的时间。然后，通过使用与一天中每个时间的销售数量相对应的颜色在矩阵中进行着色，您可以识别数据中的趋势，从而确定您的商店经历最多销售的确切时间。
6. 箱线图
箱线图或箱线图通过其四分位数提供数据的可视化摘要。首先，从数据集的第一个四分位数到第三个四分位数绘制一个框。方框内的一条线代表中位数。然后绘制“胡须”或线条，从盒子延伸到最小值（下限）和最大值（上限）。异常值由与胡须一致的各个点表示。
这种类型的图表有助于快速识别数据是否对称或倾斜，并提供易于解释的数据集的可视化摘要。
7. 瀑布图
瀑布图是一种可视化的表示形式，它说明了值在受不同因素（例如时间）影响时如何变化。此图表的主要目标是向查看者显示值在定义的时期内是如何增长或下降的。例如，瀑布图在显示一段时间内的支出或收入方面很受欢迎。
8. 面积图
面积图或面积图是基本折线图的一种变体，其中折线下方的区域用阴影表示，以表示每个数据点的总值。当必须在同一个图表上比较多个数据系列时，使用堆积面积图。
这种数据可视化方法可用于显示一个或多个数量随时间的变化，以及显示每个数量如何组合成整体。堆积面积图可有效显示部分与整体的比较。
9. 散点图
另一种通常用于显示数据的技术是散点图。散点图显示两个变量的数据，由在水平轴和垂直轴上绘制的点表示。这种类型的数据可视化有助于说明变量之间存在的关系，并可用于识别数据中的趋势或相关性。
散点图对于相当大的数据集最有效，因为当存在更多数据点时，通常更容易识别趋势。此外，数据点越紧密地组合在一起，相关性或趋势往往越强。
10. Pictogram Chart
象形图或象形图对于以更加直观和引人入胜的方式呈现简单数据特别有用。这些图表使用图标来可视化数据，每个图标代表不同的值或类别。例如，关于时间的数据可能由时钟或手表的图标表示。每个图标可以对应一个单元或一组单元（例如，每个图标代表 100 个单元）。
除了使数据更具吸引力之外，象形图在语言或文化差异可能成为受众理解数据的障碍的情况下也很有帮助。
11. 时间线
时间线是按时间顺序可视化一系列事件的最有效方式。它们通常是线性的，沿轴勾勒出关键事件。时间线用于传达与时间相关的信息并显示历史数据。
时间线允许您突出显示已发生或将来需要发生的最重要事件，并使查看者可以轻松识别所选时间段内出现的任何模式。虽然时间线通常是相对简单的线性可视化，但可以通过添加图像、颜色、字体和装饰形状使它们更具视觉吸引力。
12. 高亮表
高亮表是比传统表更具吸引力的替代品。通过用颜色突出显示表格中的单元格，您可以使查看者更容易快速发现数据中的趋势和模式。这些可视化对于比较分类数据很有用。
根据您使用的数据可视化工具，您可能能够将条件格式规则添加到自动为满足指定条件的单元格着色的表中。例如，当使用突出显示表来可视化公司的销售数据时，如果销售数据低于目标，您可以将单元格着色为红色，如果销售额高于目标，则可以将单元格着色为绿色。与热图不同，突出显示表中的颜色是离散的，代表单一含义或值。
13. 子弹图
子弹图是条形图的一种变体，可以替代仪表板仪表来表示性能数据。子弹图的主要用途是告知查看者与关键业务指标的基准相比，业务的表现如何。
在子弹图中，图表中间较暗的水平条表示实际值，而垂直线表示比较值或目标。如果水平条超过垂直线，则已超过该指标的目标。此外，水平条后面的分段彩色部分表示范围分数，例如“差”、“一般”或“好”。
14. Choropleth 地图
等值线地图使用颜色、阴影和其他模式来可视化跨地理区域的数值。这些可视化使用光谱上的颜色（或阴影）渐变来区分高值和低值。
Choropleth 地图允许查看者查看变量如何从一个区域变化到下一个区域。这种可视化的一个潜在缺点是，由于颜色代表一系列值，因此不容易获得准确的数值。但是，一些数据可视化工具允许您向地图添加交互性，以便可以访问确切的值。
15. 词云
词云或标签云是文本数据的可视化表示，其中词的大小与其频率成正比。特定单词在数据集中出现的频率越高，它在可视化中的显示就越大。除了大小之外，单词通常会显得更粗或遵循特定的配色方案，具体取决于它们的频率。
词云通常用于网站和博客，以识别重要的关键字并比较两个来源之间文本数据的差异。它们在分析定性数据集时也很有用，例如消费者用来描述产品的特定词。
16. 网络图
网络图是一种数据可视化，表示定性数据点之间的关系。这些可视化由节点和链接组成，也称为边。节点是通过边连接到其他节点的奇异数据点，它显示了多个节点之间的关系。
网络图有许多用例，包括描绘社交网络、突出组织中员工之间的关系或可视化跨地理区域的产品销售。
17. 相关矩阵
相关矩阵是显示变量之间相关系数的表格。每个单元格代表两个变量之间的关系，并使用色标来传达变量是否相关以及相关程度如何。
相关矩阵对于总结和发现大型数据集中的模式很有用。在商业中，相关矩阵可用于分析特定产品的不同数据点可能如何相关，例如价格、广告支出、发布日期等。
其他数据可视化选项
虽然上面列出的示例是一些最常用的技术，但还有许多其他方法可以可视化数据以成为更有效的沟通者。其他一些数据可视化选项包括：
- 气泡云
- 制图
- 圈子视图
- 树状图
- 点分布图
- 开高低收图表
- 极地地区
- 径向树
- 环形图
- 桑基图
- 跨度图
- 流图
- 树状图
- 楔形堆栈图
- 小提琴情节
创建有效可视化的提示
创建有效的数据可视化不仅仅需要知道如何为您的需求选择最佳技术。在呈现数据时，您应该考虑几个因素以最大限度地提高效率。
最重要的步骤之一是评估您的受众。例如，如果您要向在不相关部门工作的团队展示财务数据，您将需要选择一个相当简单的插图。另一方面，如果您向财务专家团队展示财务数据，您可能可以安全地包含更复杂的信息。
另一个有用的提示是避免不必要的干扰。虽然像动画这样的视觉元素是增加兴趣的好方法，但它们也会分散插图试图传达的关键点，并阻碍观众快速理解信息的能力。
最后，请注意您使用的颜色以及您的整体设计。虽然您的图形或图表在视觉上吸引人很重要，但您可能会选择一种调色板而不是另一种调色板，还有更实际的原因。例如，使用低对比度的颜色会使您的观众难以辨别数据点之间的差异。然而，使用过于大胆的颜色会使插图压倒或分散观众的注意力。
解释和共享信息的视觉效果
无论您在组织中的角色或头衔如何，数据可视化都是一项对所有专业人士都很重要的技能。在与企业内外的成员交流信息时，能够通过易于理解的视觉表示有效地呈现复杂数据是非常宝贵的。
如何在现实世界中应用数据可视化并不缺乏。数据在当今市场中发挥着越来越重要的作用，数据素养是了解如何在业务中使用分析的第一步。CDA网校数据分析试听课
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