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，而压缩成一张则只需要10/6000分钟的时间。
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，例如著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，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，她画了这个著名的图表，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
世界著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d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，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。
D3js 是最好的开源数据可视化工具库。D3js运行在JavaScript上，并使用HTML、CSS和SVG。 D3js使用数据驱动的方式创建漂亮的网页。 D3js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D3js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， *** 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。
百度图说，基于ECharts，在线图表制作工具，采用Excel式的 *** 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
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数据可视化本身就是一种数据分析方法，把数据用可视化的方法展示出来，本身就说明了一个故事，表达了一个观点，形成一种定性的判断。虽然在图形中没有写一个文字，但是图形却能呈现出强烈的数字对比。
本季内容：
04柱形图、条形图——比较大小及结构关系
05饼图——事物的结构配比关系、配方
06面积图——展示累积效果、结构关系、结构变化
07雷达图、扇形图——多维图表，描述事物多个维度的特征
08组合图——以上几种图形组合形成的较为复杂的图形
上季内容：
第1季：数据可视化-按照认知规律作图展示
柱形图和条形图属于一类图，在本质上没有什么区别，但在应用上还是有差异的。
当数据描述的事物有时间先后关系时，可以用柱形图来表示，在横坐标上从左到右标识时间的先后顺序；当数据之间没有明显的先后逻辑关系时，这种并列关系可以用柱形图表示也可以用条形图表示；当数据之间有明显的上下关系时，则要尽可能用条形图来表示。
如果数据之间没有上下或者先后逻辑关系，并且是完全的并列关系，则这个时候可以通过排序的方式让图形更加容易解读，如下图所示。
如果数据之间有明显的时间先后逻辑关系，则要尽可能地照顾到时间的先后逻辑关系，这样容易让读者看到前后的数据变化过程。
如下图所示，这是某企业在过去5年中的销售额数据。如果将数据按照大小来排序则没有任何的意义，而使用时间轴可以代表企业的发展历程，所以，如果有明确的逻辑关系时，则必须要服从这个逻辑顺序。如果把这柱形图做成条形图，就没有历史发展的逻辑顺序关系，也就失去了图形表示的“故事性”，如下图所示。
如果柱形图的标识并没有强逻辑顺序关系，则可以通过排序的方式，让表达更加清楚，即要么突出前几名，要么突出后几名，具体如何突出或者希望表达什么，必须在作图的时候确定。
无论是条形图还是柱形图，都会有很多的变种来表达不同的内容或者作者希望传达的消息。在变通的过程中，需要对图形顺序、大小比较的基准进行设计，如果有必要，则可以使用不同的颜色来表达相关的喜好或者结论，或者用刺眼的颜色来引导读者，如下图所示。
用作大小对比的柱形图或者条形图，可以用来制作更加复杂的对比图形，例如可以对比两个要素之间的变化情况，虽然它没有点图更直接，但可以通过大小变化来初步了解两个变量或者两个指标之间的变化关系，如下图所示。
笔者不太喜欢一个图形中有太多的内容，这会让读者无法理解这个图形的主旨内容。一个数据图表只需要清晰地表达一个观点即可，试图表达更多的内容，往往会造成每个内容都没有表达清楚，越复杂的图形实用价值越低（见下图），只能作为“艺术品”让人去欣赏，不能作为数据分析工具供我们使用。
条形图和柱形图有很多种表达形式，如果我们掌握了基本的对比技巧，避免常识性错误，则可以更加有创意地使用条形图和柱形图来表达我们希望表达的内容，而且还可以有各种各样的变种，如下图所示。
饼图是最基本的面积图形，它利用面积上的占比来表示事物内部的结构关系。一般情况下，可以用饼图来表示一个事物，如下图所示。
饼图是做结构性展示最直接的工具，而任何的资源配置都有一个结构比例，不同的结构配方代表不同的资源配置比例，不同的资源配置比例会带来不同的效果。
华为每年的研发投入都超过其销售额的5%，甚至大多数时候都超过了10%，所以华为的研发实力、专利数量、产品的技术领先性都超越了竞争对手；联想在产品的研发投入上不足其销售额的1%，所以联想一直需要购买他人的专利来保证技术领先性。因为联想在研发上的投入低，所以研发实力必然就弱；而华为在研发上的投入高，随着时间的推移，其产品在技术上的竞争力就能越来越强。大多数公司目前的状况与其之前的资源配比有着直接的关系。一个公司不考虑资源的配置，就无法保证公司能按照既定的战略去发展。如果想让公司的各种资源更加集约，就需要更加合理地配置，需要有更加合理的配方。最优化的配方会大幅度减少资源的闲置和浪费。
任何一家企业都是由人、财、物、信息等各种资源构成的主体，这些资源之间是有配比关系的，不同的配比关系决定着这家企业的特点。有的企业土地资源丰厚，有的企业人才资源丰富；有的企业通过人海战术实现超高额的业绩，有的企业采用精兵强将策略，人数虽然不多，但个个骁勇善战；有的企业擅长客户服务，有的企业擅长产品设计和生产。不同企业的特点都是由其资源配置结构决定的，所以在分析一家企业的时候，用饼图对企业的各种资源进行分析，有利于我们充分了解企业的资源配置特征。
如下图左图所示，这是一家典型的生产制造型企业的人力资源配置饼图，通过此图可以看出企业大部分的人力成本都配置到了生产环节，即工人的工资是最大的支出，而在研发、营销、人力资源管理、采购管理上的投入非常低。可以看出这家企业的基本特征是以生产为中心，不重视营销、研发。这样的企业往往在传统行业锁定一个产品或者一类产品进行生产，并且有稳定的大客户关系，专注服务几个大客户，并不太重视市场营销和客户开源。
而右图则完全不同，同样是生产制造型企业，该企业会投入超过25%的人力成本去做市场营销和销售，这家企业是市场导向型企业，通过构建公司的销售网络和品牌知名度，实现企业长期稳定地发展，并且注重人才管理以及技术研发，有5%的人员从事产品研发工作，从而为企业提供源源不断的新产品。
企业的资源配置结构决定着企业自身的特征，一张饼图就能让我们对企业有更加深刻的了解。如果企业处于变革的过程中，根据变革的策略，也可以用饼图来跟踪企业实际变革的过程和效果。例如，企业需要从以生产为中心转向为以市场为中心，那么企业在生产上的投入和在营销上的投入必须要发生结构性的变化，如果没有发生，那么我们就可以得出结论：这家公司所谓的转型仅仅停留在口号上，并未付诸行动或者行动没有任何效果。
面积图一般用得比较少，主要是因为它比较复杂，看起来不够直观，理解起来比较费劲，在看图的过程中需要人为解读。当然面积图也有其好处，最典型的面积图就是帕累托图，即累计面积图，如下图所示。
帕累托图主要用来分析各种事物主体的集中度结构状况。根据二八原理，我们知道80%的利润是由20%的客户给创造的；20%的产品创造了80%的销售额；80%的成本花费在20%的业务上；80%的人创造了20%的收益……所以我们可以用帕累托图来看看企业是否存在这样的现象，如果存在这样的现象，那么企业可以从改善管理、改善客户关系、改善产品结构、改善业务结构等方面不断优化，让企业的绩效产出进一步提高。
饼图只能提供一个维度的结构分析，如果存在多个维度，则需要用更加复杂的图形。历史上比较典型的一个多维度结构分析的可视化图形是南丁格尔做的玫瑰图。南丁格尔通过其精心制作的玫瑰图向人们展示出真正在战场上死亡的士兵是比较少的，大量的士兵是因为在战场上缺少救治而死亡的，从而推动了战地医院的建设，让大量的受伤士兵得到救治，挽救了大批的战士，她因此被称为“伤员天使”、“提灯女神”，每年的5月12日被定为“国际护士节”，以纪念其成就。
南丁格尔的玫瑰图是饼图的延伸，其将图等分成12份（表示12个月），然后每个部分都代表死亡的士兵数量，根据士兵死亡的原因，分别分成不同的段，从而能够看到哪一种死因占比最大，如下图左图所示。
我们可以使用玫瑰图来制作产品销售结构图，例如有10个产品品种，每个品种有不同的规格或者细类，每一类都对应一个销售额，这样我们可以做出一个类似玫瑰图的图形来展示不同产品的销售贡献，如下图右图所示。
另外，还有一种面积图形叫作Mekko图，它是用来表示多层级结构关系的数据图形之一，如下图所示。
这个图形主要用来表示业务结构、产品或者业务组合、人员组合、客户组合等各种组合结构的问题。这是一个静态的业务组合结构图形。通过此图形可以分析公司业务组合的合理性、结构性，某些产品在某些地区是否特别受欢迎，某些地区的某些产品的销售还有多大的空间，从而方便公司制定相关的区域市场策略。
我们对事物进行分类时，需要有一个分类标准，有时候分类标准不止一个，可以是两个、3个或者更多。只有一个维度的分类被称作单维度分类，例如对客户进行分类，根据客户的大小，可以分为大客户、中客户、小客户、微型客户；根据成为客户的时间，可以分为老客户、新客户。如果是两个维度的分类，则被称作矩阵分类。例如按照客户所在的地理位置和大小这两个维度，将客户分成北方大客户、南方大客户、北方小客户、南方小客户等。如果是三个维度的分类，则被称作魔方分类，例如RFM模型就是比较典型的三维度客户分类，通过此模型可以对企业的客户关系管理进行评测。
当分类维度超过3个以上时，就需要使用扇形图或者雷达图来表达。比较典型的一个分析模型就是IBM产品竞争力评价模型$APPEALS，如下图所示。
该模型是从客户对产品需求价值的8个不同维度对产品的市场竞争力进行分析，主要用于评测IBM服务器产品、电脑产品等硬件产品。不同的产品品类、不同的业务特征需要根据自身企业的特点，从用户的需求出发，设定不同的维度来对产品进行竞争力评测，不可以完全照搬IBM的模型。任何数学模型都有其适用的范围，都需要结合企业的业务特点进行修订。别人的方法我们可以学习、参考，可以照葫芦画瓢，但不可以完全“拿来主义”。
笔者不太赞同使用相对复杂的组合图，因为有些图形对普通的管理者来说已经过于复杂了，例如气泡图、雷达图、面积图等。如果使用的是组合图，则必须要画得清楚明白。
以上所有的图形都能使用微软的Office 2016制作出来，可以使用PowerPoint制作，也可以使用Excel制作，因为它们使用的是相同的模块程序，但前提是使用Windows版的Office 2016。目前Mac版的Office2016还有很多复杂的数据图形功能未能载入，包括组合图制作功能、Mekko图、玫瑰图等。
全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著
数据分析软件最好用的有：
一、大数据分析工具——Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
二、大数据分析工具——思迈特软件Smartbi
融合传统BI、自助BI、智能BI，满足BI定义所有阶段的需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求。
三、大数据分析工具——Bokeh
这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。
四、大数据分析工具——Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
五、大数据分析工具——Plotly
这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。
数据的可视化显示能够让我们的工作更加流畅，以及对项目的发展状态有直观的了解。今天我们就一起来学习一下，常见的数据可视化图都有哪些类型。
折线图
折线图可能是常见的可视化方式了，它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。但当同一个图表中同时存在多条折线时，就可能会对阅读有所影响，所以大多数情况下都可以选择仅查看其中的少数几条折线，而不是让所有折线同时显示。如果某个指标的数值产生了大于正常范围的波动，就会很容易发现。例如下图中异常的紫线、黄线、浅蓝线。
折线图的另一个用法是可以将多条折线堆叠起来以显示它们之间的关系。例如对于通过折线图反映服务器的请求数量，可以单独看到每台服务器上的请求，也可以聚合在一起看。这就可以在同一个图表中灵活查看整个系统以及每个实例的情况了。
热力图
另一种常见的可视化方式是热力图。热力图与条形图比较类似，还可以在条形图的基础上显示某部分在整体中占比的变化情况。例如在查看网络请求延时的时候，就可以使用热力图快速查看到所有网络请求的总体趋势和分布情况，另外，它可以使用不同颜色来表示不同部分的数值。
仪表图
还有一种常见的可视化方式是仪表图，用户可以通过仪表图快速了解单个指标。仪表一般用于单个指标的显示，例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。大多数的仪表图都有一个共通点，就是会划分出所示指标的对应状态。
除了常规仪表样式的显示方式之外，还有较为直接的数据显示方式，配合相同的配色方案，一眼就可以看出各个指标所处的状态，这一点与和仪表的特点类似。用户不需要仔细阅读，就可以大致了解各个指标的不同状态。这种类型的可视化是我常用的类型，在数秒钟之间，我就可以全面地总览系统各方面地运行情况。
火焰图
由Netflix的BrendanGregg在2011年开始使用的火焰图是一种较为少见地可视化方式。它不像仪表图那样可以从图表中快速得到关键信息，通常只会在需要解决某个应用的问题的时候才会用到这种图表。火焰图主要用于CPU、内存和相关帧方面的表示，X轴按字母顺序将帧一一列出，而Y轴则表示堆栈的深度。图中每个矩形都是一个标明了调用的函数的堆栈帧。矩形越宽，就表示它在堆栈中出现越频繁。java课程培训机构发现在分析系统性能问题的时候，火焰图能够起到很大的作用，大家不妨尝试一下。
问题一：什么是数据可视化系统 一，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。[一] 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。 二，信息可视化 信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）问题二：什么是可视化？ 可视化
（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
问题三：可视化的界面是什么意思 可视化界面：指通常在软件编程里面，为了便于编程，会将一些通用的代码设互成菜单模式，就是说：那些通用代码，你不用编写了，人家已经编写好了，你只要使用他们编写好的菜单就行了。菜单就是可视化了。。。
问题四：很多人提到数据观可视化，它到底是什么意思啊？ 其实就是一目了然清晰就可以看到你的分析结果了，很随意使用的，只要你可以通过拖拽 *** 作创建饼图、柱图、地图等图表，就可以设计出任何你想要的表格模式。
问题五：OA系统中可视化管理是什么意思？ 一、企业信息化管理是发展的必然
公司随着不断的发展，进入了网络时代，信息化管理需求大大增加，传统的办公模式已经极大地束缚了人的创造力和想象力，埋没了人的智慧和潜能，使员工耗费了大量的时间和精力去手工处理那些繁杂、重复的工作。手工模式无法满足新形势下发展的需要，需要用先进的生产工具来提高企业的办公效率。
二、企业规范化的管理是发展的需要
传统的管理方式造成整个公司办公环境的混乱、无序、推诿、低效等问题时有发生，管理成本、办公费用居高不下，不但给公司带来了严重的经济负担，而且也不能营造一个和谐的办公环境。领导在日常繁忙的工作中，不能及时、有效的对各项工作按轻重缓急来处理，给许多领导带来了繁重的工作压力。因此需要一套规范化的管理模式，让所有的工作不但能有条不紊，还能节省时间、成本并提高效率。
三、提高办公效率和质量是企业的追求
如何提高本公司的办公效率已经成为一项重要而紧迫的任务，而传统的办公模式却成为制约效率提升的最大瓶颈，比如通信、文件下发、批复、归档，繁多的会议等使办公人员陷入忙乱无效的工作中，无法快速提升办公效率和办公质量。
四、远程申请、审批是目前无法解决的难题
公司现在在各地都有许多分支机构和下属部门，文件的上传下达、申请、审批都受到了时间的限制，领导异地出差、开会同样会导致公司的一些紧急、重要的文件得不到审批，可能会给公司带来巨大的损失。
五、节约办公成本
针对公司办公耗材浪费的情况，通过OA系统的实施，可以大大节省这方面的开销。
随着信息化的加强，传统的决策模式早已不能适应瞬息万变的信息社会，提高工作效率，加快企业内部信息沟通，领导作为快速，准确地决策，这都需要一个快速有效的办公自动化系统进行一系列有效之沟通。实施OA协同办公系统后，可解决以下五点主要问题：
一、建立信息发布的平台
在内部建立一个有效的信息发布和交流的场所，例如：公告、论坛、规章制度、新闻，促使技术交流、公告事项等能够在公司内部员工之间得到广泛的传播，使员工能够了解公司的发展动态。
二、实现工作流程的自动化
这牵涉到流转过程的实时监控、跟踪，解决多岗位、多部门之间的协同工作问题，实现高效率的协作。各个部门都存在着大量流程化的工作，例如公文的处理、收发文、各种审批、请示、汇报等，都是一些流程化的工作，通过实现工作流程的自动化，就可以规范各项工作，提高部门之间协同工作的效率。
三、实现知识管理的自动化
传统的手工办公模式下，文档的保存、共享、使用和再利用是十分困难的。在手工办公的情况下文档的检索存在非常大的难度。办公自动化使各种文档实现电子化，通过电子文件柜的形式实现文档的保管，按权限进行使用和共享。实现办公自动化以后，比如说，某个单位来了一个新员工，只要管理员给他注册一个身份文件，给他一个口令，他自己上网就可以看到符合她身份的权限范围内的所有工作内容，这样就减少了很多培训环节。
四、辅助办公
像会议管理、车辆管理等与我们日常事务性的办公工作相结合的各种辅助办公，实现了这些辅助办公的自动化。
五、实现协同办公
就是可以支持多分支机构、跨地域的办公模式以及移动办公。现在来讲，各分公司及办事处的地域分布越来越广，移动办公和协同办公成为很迫切的一种需求，使相关的人员能够有效地获得整体的信息，提高整体的反应速度和决策能力。
可以实现所有流程的网上办理和审批。各地员工在线填写申请，自动通知相关领导。各级领导只要能连接到互联网，不论在何时、何地都可以处理提交的申>>
问题六：可视化自定义是什么意思 车漆
上排是底色，免费的
下排的各种花样的，有收费的，还有送的。
问题七：android应用程序的可视化是什么意思 可视化应该是指让用户可以看见。在界面中可能同时存在多个不同的画面，但是我们只能看到程序显示出来的部分
问题八：可视化技术的简介 什么是可视化？种类繁多的信息源产生的大量数据，远远超出了人脑分析解释这些数据的能力。由于缺乏大量数据的有效分析手段，大约有95%的计算被浪费，这严重阻碍了科学研究的进展。为此，美国计算机成像专业委员会提出了解决方法――可视化。可视化技术作为解释大量数据最有效的手段而率先被科学与工程计算领域采用，并发展为当前热门的研究领域――科学可视化。 可视化把数据转换成图形，给予人们深刻与意想不到的洞察力，在很多领域使科学家的研究方式发生了根本变化。可视化技术的应用大至高速飞行模拟，小至分子结构的演示，无处不在。在互联网时代，可视化与网络技术结合使远程可视化服务成为现实，可视区域网络因此应运而生。它是SGI公司在2002年3月提出的新理念。它的核心技术是可视化服务器硬件和软件。 科学可视化的主要过程是建模和渲染。建模是把数据映射成物体的几何图元。渲染是把几何图元描绘成图形或图像。渲染是绘制真实感图形的主要技术。严格地说，渲染就是根据基于光学原理的光照模型计算物体可见面投影到观察者眼中的光亮度大小和色彩的组成，并把它转换成适合图形显示设备的颜色值，从而确定投影画面上每一像素的颜色和光照效果，最终生成具有真实感的图形。真实感图形是通过物体表面的颜色和明暗色调来表现的，它和物体表面的材料性质、表面向视线方向辐射的光能有关，计算复杂，计算量很大。因此工业界投入很多力量来开发渲染技术。可视化硬件可视化硬件主要是图形工作站和超级可视化计算机。图形工作站广泛采用RISC处理器和UNIX *** 作系统。具有丰富的图形处理功能和灵活的窗口管理功能，可配置大容量的内存和硬盘，具有良好的人机交互界面、输入/输出和网络功能完善，主要用于科学技术方面。1997年SGI推出了不用总线的UMA结构O2工作站。它采用高带宽的存储器系统，取消了视频卡、图形卡、图像卡。图形处理、图像处理、视频处理、存储器和主存储器用一个统一的存储器系统代替，带宽可达到21GB/s。CPU和视频显示可直接访问统一的存储器系统。此外，它还有一个单独的窗口界面，能让用户通过该窗口访问Web站点，而一个文件列表在窗口顶部，方便用户对媒体资源进行管理。 2000年SGI推出强力台式工作站Octane2。Octane2把具有突破性的新一代Vpro3D图形系统、先进的交叉开关(Cros ar)结构和最新的MIPS RISC处理器有机地结合在一起。有了Octane2及其空前的精确性、交互性和快速的图形功能，用户可以解决最富有挑战性的三维造型、可视化及图形处理问题。Octane2含有集成在一块芯片上的OpenGL 12的核心功能及图像扩展的部分硬件加速功能。可用硬件实现镜面光照计算、能够快速准确地展现曲面，并具有48比特RGBA功能。它是当今高水准的可视化台式工作站。它可为用户提供双通道的双头显示。 2000年7月SGI推出了可视化与超级计算完美结合的Onyx 3000系列超强图形系统。 Onyx 3000在模块化方面迈出了一大步。系统硬件由7种模块构成：图形扩展模块G-brick，基本输入/输出扩展模块I-brick，PCI扩展模块P-brick，高性能I/O扩展模块X-brick，路由器互连扩展模块R-brick，CPU扩展模块C-brick和磁盘扩展模块D-brick。全机采用NUMA3体系结构。高性能的模块化连通性有利于把超级计算能力和可视化处理无缝集成。全机可由2个CPU扩展到512个CPU。Onyx3000采用InfiniteReality3图形处理流水线，可实时地对三维形体进>>
问题九：什么是数据可视化？ 简单来说，就是通过图形化手段将抽象数据进行具象展示，在企业管理中已多有应用，比如天津建设项目综合运监平台、辽宁电力运监中心等等。
问题十：什么是可视化编程？ 一个类似命令提示符的框，这个应该是控制台程序；还恭一个是Win32项目程序，这个就是可视化编程。c++只是一门编程语言，可视化编程需要借助一些编程环境，比如VS2003~2010之类的IDE，编译链接之后就会产生一个可视化窗体。MFC是被微软封装好了的一个实用库，很多窗口可以很方便的生成，包括对应的消息等，用起来比较方便，用户只需添加一些自己想要的功能。
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