在酿成酒之前往 赞美五谷的香醇，在谱成曲之前往 赞美音符的神奇，都很难引起人民的共识。
同样原理，数据在可视化之前，纵使数据剖析 师叙述 时巧言 如簧，效果也会大打折扣。缘故原由 很简朴，字不如表，表不如图。数据自己是有相同障碍的，尤其是当我们的读者或者上级对数据不敏感时，此时的可视化就相当于是一种“翻译”，就像是两个神交已久的人终于相聚却由于 语言差异只能你比划我猜，这时若是 送上同声翻译，绝对是雪中送炭。
简而言之，做可视化就是将数据以及数据背后的逻辑，准确又高效地转达 给对方。
2、图表可视化有哪些陷阱和误区？图表可视化的误区主要体现在看法上，这里有两个极端，十分要不得。
一是可视化“无用”。有些厉害人物，文字功力深挚 ，出口成章趣话 连珠，仅凭一己之力就能让甲方知足 ，向导 赞赏，以为 可视化就是锦上添花，华而不实，无关紧要 。
二是太过可视化。可视化很有用但不能神化，要准确 看待，准确 使用可视化。这个极端有几种体现：
其一是将所有数据逐一可视化。在一份数据剖析 陈诉中有结论有佐证，通常只需将结论性的趋势或者重点辅助指标举行 可视化，其他诸现在 年 销售目的 、预期利润率等展示类的KPI指标，上一期与本期销售额、两个营业 员的销售业绩等数目 较少的对比类指标，借由文字叙述 即可，数据可视化时矫枉过正，要适可而止。
其二是将所有数据集中可视化。有学员曾经问“怎样 在一张图中清晰地展示一年365天的销售数据及天气转变 ，并剖析 这些转变 同星期和节沐日的关联？”
这是典型的图表肩负太重，图表和人一样都有自己的极限，一小我私人 身兼数职同时处置赏罚 多件事情就会手忙脚乱，图表内容过于富厚只会变得杂乱无章。这个时间 若是 将数据拆分成12个月，1张图表达1个月的数据，多图经由 排版形成图表组合，既专业又雅观 。
其三是可视化过于追求转变 。一种是求变。据我视察有此想法的人不在少数，统一 份数据剖析 陈诉每次更新都市替换 新的可视化类型，或者替换 新的配色。这样好欠好呢？人既需要新鲜感也需要稳固 ，好比我们看国家统计局或者专业的剖析 机构的可视化，有自己的气焰 气焰 而且有延续性。另一种是求新。前一段整个朋侪 圈都在转发人民日报的“新冠肺炎全球疫情形势”玫瑰图，许多学员都来问我怎么做，为此我第一时间提供了制作要领，同时提醒各人掌握好使用尺度和场所，求新自己没错，吓到向导 就是你的错了。
其四是过于迷信某种可视化类型。这个看法与求新求变正好相反，可以称之为可视化的守旧派。我的一个老朋侪 特殊 喜欢折线图，他的陈诉里90%都是折线图，用折线图表达趋势转变 、横向对比、多属性对比，在他眼里折线图就是超级英雄般的存在。着实 ，不存在万能的可视化类型，一类图表体现一类问题才是常态。
3、怎样 做好图表可视化，应该具备哪些原则？把可视化做好很简朴也很贫困 ，简朴的是只需要知足 读者的需求即可，贫困 的是许多时间 读者的需求往往飘忽不定，难以捉摸。
读者需求有多灾琢磨，这里举个例子。曾有学员问，1张图中有6条折线，向导 以为 杂乱看不明确 ，我建议将图表举行 多区域脱离 后乐成过关。
过了几天这个学员又来问怎样把多折线做得清晰易懂，我很疑惑，学员说上一次通过的方案，这一次向导 不喜欢了。
我意料 向导 可能想要多方位多维度的剖析 问题，这时间 一张图表往往无法知足 需求，于是就建议做成看板，层层剖析数据，学员说向导 以为 看板里的图表太多抓不到重点。
于是我接着建议，不妨把折线图做成动态图表，通过按钮选择关注的营业 种类，此时关注营业 的折线高亮显示，其他折线呈灰色。这个建议同样被PASS，学员说向导 不喜欢动态图表，只喜欢静态图表。
着实 抓不到这位“向导 ”的点，我也是无能为力了。没想到几天后学员来报喜说方案通过了，我很好奇，哪个方案这么神奇能获得向导 的青睐，学员说最初的方案。
以是 想做好图表可视化照旧要善于思索 ，相识 喜欢 ，总结纪律，保持原则。详细 有哪些原则呢？
一是平衡性。
在可视化规范与向导 喜欢 之间追求 平衡点。台甫鼎鼎的IBCS建设了关于报表、幻灯片、仪表板、图和表的制作尺度，就像下图这样。
有了这些视化规范是不是直接参照就可以呢？还不行，还需要加入一些“中国特色”，也就是向导 的喜欢 ，否则可能水土不平。怎样 掌握向导 的喜欢 ？作为一个数据剖析 师，这应该是一个基本功吧。
二是逻辑性。
一个好的剖析 师会用数据讲故事，数据可视化之后故事会更吸引人，好的可视化就是与数据的逻辑完全契合，想展示什么（数据背后的寄义）——依据是什么（数据的趋势转变 ）——结论是什么（数据反映的问题）。
三是准确性。
可视化要忠于数据，刻意强调 或者美化数据及转变 都不行取。举个例子，前一段帮一个朋侪 做可视化，数据在1-50之间，做成的蝴蝶图中“数据1”对应的条形险些不行见，这时间 朋侪 就不知足 了，显着 有数图中却看不见这必须得改，接着又拒绝我增添 “折断”的想法，万般无奈之下被逼着将“1”改成了“2”，终于露出一个“尖尖角”。一声长叹，数据可视化时既要知足 甲方需求，也要尽可能地坚持原则。
四是稳固 性。
适才在谈可视化的误区时，建议各人不要过于求新求变，不要执着于某一类可视化类型，而是应该保持稳固 性，通过增添 细节适度微创新，照旧向导 熟悉的味道只是加了点料，保持了可视化气焰 气焰 延续的同时又有一点小惊喜。好比增添 尺度线，增添 差异箭头、增添 区域脱离 等等。
常用的可视化工具主要有这4类：
一是在线可视化工具。主要有镝数、花火等，优点是图表种类富厚、类型新颖、配色年轻化，还提供了一些十分酷炫动态图表，操作也较量 简朴，许多新媒体都在用，弱点 是数据保密性不够。
二是编程可视化工具。主要有E-charts、D3、ggplot、Matplotlib、pandas、plt等，优点是可以制作大型数据集和交互动画的图表，高端大气上档次，可视化效果跟脑洞巨细呈正比，弱点 是需要有编程基础，门槛较高。
三是商业智能工具。好比海内较量 有著名 的FineBI等，是专业的大数据 BI 和剖析 平台，主要为企业提供一站式商业智能解决方案，用他们做数据剖析 和可视化驾驶舱真是妥妥的，不需要写代码，而且操作较量 利便 ，弱点 是现在 市场上的大部门BI都收费，不外FineBI小我私人 版免费，这一点算是很人性化的
四是基础可视化工具。主要就是Excel，优点是通用、易用、适用 ，傻瓜式操作，基本上人人都市，使用成本较低，同时尚有 基于excel开发的图表插件Thinkcell Chart、Zebra Bi，海内可视化大神Peter开发的Easyshu，可以高效地制作出商业图表。弱点 是Excel自己主要制作通例性的图表，许多特殊图表无法实现，功效强盛 的图表插件价钱不菲。
山不在高有仙则名，水不在深有龙则灵。工具没有优劣，也不是越多越好，好用趁手就行，对于我小我私人 来说这4类可视化工具各有特色，但要说最容易上手，最适合入门，适合大部门人一样平常 需求的工具，非Excel莫属。
5、关于可视化应用的一些建议一是多看。
他山之石可以攻玉，多看优异 的可视化作品可以提高审美，好比Power Bi、商务周刊、经济学人、第一财经、数可视等，以及花火、镝数、Thinkcell Chart、Zebra Bi等，都可以从中罗致营养，成为我们可视化灵感的泉源 。
二是多想。
在一些数据剖析 讨论群里问的80%以上的问题都是，数据是什么什么样的，应该做成什么样的图表？有这种疑心 的主要缘故原由 照旧对可视化的类型不够熟悉，思索 得太少，没有搭建起来可视化与看法泛起之间的桥梁。
三是多练。
训练 是提高可视化水平最有用 的手段，训练 时无需过于追求重大 的制图手艺 ，忽视图表本质。IBCS之以是 能成为全天下 的商业图表尺度，是其对图表的尺度化以及对细节的优化，降低了图表的明确 难度。这里的多练就是要打好基本功，掌握基本操作+常用技巧。有一个小技巧可以判断基本功是否扎实，就是看到一个图表后或许能剖析 出来是怎样 做出来的，各人不妨试试。
四是看法。
可视化需要趁手的工具，小我私人 以为 较量 理想的状态是熟练掌握一两个软件操作，准备一些趁手的可视化模板随时能用，安装一个能提高制图效率的插件，仅此而已。