数据可视化的概念
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
数据可视化可以分为两个主要的子领域：信息可视化和科学可视化。信息可视化用于可视化表示抽象数据，例如商业数据；而科学可视化表示基于物理的科学数据，例如人体、环境或大气。
数据可视化的作用
数据，尤其是大量数据，会让人一头雾水。由于人脑处理信息的方式，使用图表或图形来可视化大量复杂数据比仔细研究电子表格或报告更容易。
数据可视化是向最终用户传达概念的一种快速简便的方法，可以通过稍作更改来对不同的场景进行实验。数据可视化主要有以下作用：
· 使数据引人入胜且易于消化
· 识别一组数据中的趋势和异常值
· 讲述在数据中发现的故事
· 加强论点或意见
· 突出显示一组数据的重要部分
数据可视化的前提
收集数据和修正数据是数据可视化的第一步，也是最重要的一步。要使用数据可视化技术的前提条件必须有数据，且是有效的数据。而有效的数据可视化是由通信、数据科学和设计碰撞创建的。
要制作有效的数据可视化，需要良好且完整的干净数据。准备好可视化后，还需要选择正确的图表。确定图表类型后，需要根据自己的喜好设计和自定义可视化。在将原始数据转换为图形格式之前，必须确保使用的数据集已被正确清理。数据清理是过滤掉数据集中存在的任何异常或不准确的过程。
数据可视化的类型
不同形式的数据可视化呈现出不同的视觉效果，有助于识别问题。数据可视化最核心的一部分是选择使用哪种类型的数据可视化，诀窍是选择最能代表数据信息的那个。最常见的数据可视化类型有散点图、折线图、饼图、条形图、热图、面积图、值线图、直方图等。
一般来说，数据可视化有以下主要类别：
信息图
信息图是图像、图表和文本的集合，可提供易于理解的主题概述。虽然信息图可以采用多种形式，但它们通常可以按以下信息图类型进行分类：
1.统计信息图表
2.信息图表
3.时间线图表
4.过程信息图表
5.地理信息图表
6.比较信息图表
7.分层信息图表
8.列出信息图表
9.简历图表
图表
用最简单的术语来说，图表是数据的图形表示。图表使用线、条、点、切片和图标等视觉符号来表示数据点。
一些最常见的图表类型是：
· 条形图
· 折线图
· 饼状图
· 气泡图
· 堆积条形图
· 树状图
· 词云
· 面积图
· 散点图
· 多系列图表
· 流程图
· 思维导图
· 维恩图
· 树形图
· SWOT分析
· 鱼骨图
· 直方图
· 线框
· 站点地图
· 用例图
地图
地图是土地区域的可视化表示。地图显示土地的物理特征，如区域、景观、城市、道路和水体。
可能在旅行中遇到的一种常见类型的地图是等值线地图。Choropleth 地图使用不同的阴影和颜色来表示平均数量。
数据可视化的工具
处理数据可视化的软件平台被称之为数据可视化工具，大数据时代，数据可视化工具的已成为企业快速取胜的法宝，良好的数据可视化工具可以在企业的数据操作中发挥重要作用，提高企业的分析效率，降低分析成本。
一般来说，数据可视化工具有如下特点：
· 操作简单便捷
· 展现形式丰富
· 支持多数据源
大多数公司都在使用BI商业智能可视化工具从数据中获取价值。其中，SovitJs 是将数据可视化的最佳工具之一。针对不同的用户及行业领域，可以选择不同SovitJs的产品，以求达到最好的呈现效果。
至于数据可视化工具，市场上既有低端的工具，也有高端的工具。低端的数据可视化工具是专门用于构建信息图表的工具。而随着智慧城市、智慧工业等概念的提出，数据可视化工具也迈入了高端的3D可视化，SovitJs不仅有SovitChart、Sovit2D可视化工具，还发布了基于数字孪生技术的Sovit3D可视化工具。此类工具主要针对能源、电力、社区、消防、医疗、农业等多行业多领域。通过轻松搭建可视化界面，绑定数据源后，可在高级分析输出的基础上生成视觉效果。
数据可视化的历史
使用图片的概念始于 17 世纪，用于从地图和图表中理解数据，然后在 1800 年代初期，它被重新发明为饼图。
几十年后，当查尔斯·米纳德（ Charles Minard）绘制拿破仑入侵俄罗斯的地图时，出现了最先进的统计图形示例之一。该地图代表了军队的规模和拿破仑从莫斯科撤退的路径——这些信息与温度和时间尺度相关，以便更深入地了解这一事件。
