0x00 前言
数据可视化，对于很多人来说，并不是高不可攀和陌生的东西，无论是否是数据行业从业者，在日常的工作和汇报当中，都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。
简单一点的，可以用Excel将数据绘制成各种可视化图形，如：柱状图、折线图、饼图、散点图、组合图等；抑或是用其它可视化工具tableau、power BI等制作可视化Dashboard；或者是用Python/R中的一些可视化库，来进行数据的可视化，如Python中的Matplotlib、R中的ggplot2。
以上这些，都是进行数据可视化的可选工具，但是工具不是目的，利用工具将数据准确、直观、优美地展示出来，揭示数据背后的有效信息，给目标用户洞察并支持其正确决策，才是数据可视化的最终目的。
因此，本系列尝试从数据可视化的全流程，来还原数据可视化流程中各个节点的工作内容、注意要点，并通过数据大屏的设计实战，让大家对可视化流程的各个环节有全面的认识，用图表讲出数据背后的故事。
0x01 学习路径
本系列，首先从数据可视化的全流程开始讲起，目的是让读者对「数据可视化」的全流程，有一个整体的全貌认知，对应本系列的第1篇文章：
数据可视化过程
《七天数据可视化之旅》第一天：数据可视化过程
介绍了数据可视化过程中的4个关键流程，以及各个流程节点的主要内容和关键要点。
数据图表的选择
《七天数据可视化之旅》第二天：数据图表的选择（上）
《七天数据可视化之旅》第三天：数据图表的选择（中）
《七天数据可视化之旅》第四天：数据图表的选择（下）
从数据关系的角度，给出了图表选择的决策依据，根据数据展示的目的和数据集特征，选择恰当的图表。
常用图表对比
《七天数据可视化之旅》第五天：常用图表对比
将7组常用、且易混淆的可视化图表进行异同对比，从「可视化目标⟹数据集准备⟹最终效果呈现」，来全方位来展示相似图表的差异和各自的适用场景。
提升可视化效果的Tips
《七天数据可视化之旅》第六天：提升可视化效果的Tips
本篇从数据层面和非数据层面，列举了影响可视化效果的因素，并给出如何在可视化设计阶段解决这些问题的建议。
数据可视化实战
《七天数据可视化之旅》第七天：可视化设计实战-数据大屏
本篇以生鲜电商为切入点，设计了一个反映生鲜电商APP实时销售情况的数据大屏。通过Dashboard的实战设计，来解构数据可视化过程中的关键步骤，从而呈现可视化设计的完整链路和所遵循的方法论。
0x02 图表选择决策树
为了让大家对【根据数据关系进行图表选择】有更加直观的了解，指引篇对【数据图表的选择】部分的3篇文章进行了归纳和总结，最终输出了如下的【图表选择决策树】：
0xFF 展望
数据可视化，作为数据科学中的一个垂直领域，是很多学科交叉的领地，需要统计学、数据挖掘、图形学、用户感知心理学、人机交互等学科领域的背景知识。和很多学科知识的学习一样，数据可视化入门并不难，但是要做出出“真”、“善”、“美”的数据可视化作品，却不是一件易事，它需要设计者对业务要有深刻的理解，具有数据分析的思维，对用户感知、设计美学、人机交互等有扎实的功底。
言而总之，数据可视化的学习不是一蹴而就的，需要理论和实践相结合。在实践的过程中，同时多和同行交流，参照和研究优秀的可视化作品，总结经验，内化为自己的知识体系和方法论。
在数据可视化的路上，还有很多需要学习的知识，“道阻且长，行则将至”与大家共勉。
