大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的，是数据可视化技术的持续发展，它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。
数据可视化是展现数据的最强大机制之一，技术上的优势也为其创造了独特的实现方法。随着交互式的、独特的数据可视化方法逐渐走向最前沿，并且观众也越来越明白他们自己的喜好和厌恶，那些绘制简单饼状图的日子将一去不复返。
接下去我们将向你介绍数据可视化的重要性，不同的数据展现方式以及业界常用的工具。你也将会了解赢得数据可视化技巧背后的核心理念和你需要避免的错误。
从本文中你将会学到：1、数据可视化是什么；2、数据可视化为什么重要；3、存在哪些数据可视化方法；4、赢得数据可视化背后的关键理念；5、完成数据可视化时需要避免的深坑。
数据可视化是什么？
数据可视化是研究如何将数据以图片或图形的方式展现的科学。它主要专注于展现，以连贯和简短的形式把大量的信息展现出来。尽管数据可视化也能处理书面信息，它的重点还是用图片和图像的形式向观众传递信息。
此外，数据可视化技术在数据的用法上并不狭窄。它可以可视化各种信息——你可以向其它人传递你的理念和假设。如今甚至可以对数据可视化添加技术和选择交互式的可视化方法。
信息的视觉表达是一种古老的思维和经验的分享方式。例如，图表和地图就是一些早期数据可视化技术的重要例证。
数据可视化为什么重要？
如上所述，人类使用数据可视化技术已经很久了。图像和图表已被证明是一种用于交流和学习新信息的有效方法。 研究表明，80%的人能记住他们看到的，但只有20%的人记得怎么读！它甚至可以将思想和事件向后代延续。技术的发展进一步加强了数据可视化带给人们的机会。
也许，数据可视化最重要的好处是它能够帮助人们更快地掌握数据。你可以把一大堆数据浓缩到一张图表里，人们也能更快地抓住关键点。如果用书面形式，可能需要几小时来分析所有的数据和建立数据的联系。
此外，这种能展现大量数据的能力是数据可视化的另一个巨大优势。一张图表可能会突出显示多个方面，人们就能对数据形成不同的观点。这自然能为企业开辟新的商业之路。人们或许能从数据中发现一些意想不到的东西。
数据的可视化提高了解释信息的能力。要从大量的数据和信息中寻找关联不容易，但是图和图表可以在几秒钟内提供信息。一眼就能辨识出所需的信息。
以上所有都能加强人们在工作和学习的沟通和有效性。数据可视化普遍被认为是一种简单而有效的概括数据的方法，因此它可以提高人们分享信息和学习的方式。
下面的视频是优雅地展现数据的很好的一个例子：
视频链接：https://youtu.be/kv_uyUTx5Po
数据可视化的各种方法
技术的发展已导致 数据的爆炸。这反过来又增加了数据被展现的方式。通常来说，数据可视化主要分为两种不同的类型：探索（exploration）和解释（explanation）。探索类型可以帮助人们发现数据背后的故事，而解释类型把数据简单明了地解释给观众。
另外，有 不同的方法可用于创建这2种类型。最常见的数据可视化方法包括：
2D area —— 这种方法使用地理空间数据可视化技术，往往与事件在某块特定区域的位置相关。2D area 数据可视化的一个例子包括点分布图，该图可以显示某个区域中的犯罪等信息。
Temporal —— 时间可视化是以线性方式展现数据。时间数据可视化的关键是有一个开始和一个结束的时间点。时间可视化的例子可以是一个连接的散点图，它可以展现诸如某一区域的温度等信息。
Multidimensional —— 您还可以通过多维方法将数据在两个或多个维度上展现。这是最常用的方法之一。多维可视化的一个例子是饼图，它可以展示如政府支出之类的信息。
Hierarchical —— 层次法被用于呈现多组数据。这些数据的可视化通常在大群体内嵌套小的群体。层次化数据可视化的例子可以是一个树图，它可以展示如语言组团等的信息。
Network —— 数据也能以相互关联的网络形式被展现。这是另一种展现大量数据的常见方法。网络数据可视化方法的一个例子可以是冲积关系图，它可以展示如医疗行业的变化等信息。