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数据可视化呈现与解读学习心得

数据可视化起源于上个世纪五十年代，主要指采用某些形式提取出概要信息，再利用图形、图像、计算机视觉、模型、动画等形式对数据加以可视化解释。它的最终目的是要通过简单形象的形式来展现数据中暗含的规律，并以及帮助人们准确高效地进行决策。

数据可视化要点

虽然说数据可视化主要是借助于图形，但这并不意味着，把数据做成一系列同一形式的图标就可以了，那样会让人感到枯燥乏味。同时，也不能为了看上去炫酷而采用极端复杂的表现形式。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，关键还是要直观传达关键特征，实现数据集的深入洞察。

数据可视化过程

数据可视化包括3个大步骤：数据采集、数据分析、数据可视化设计。

①数据采集

在确定数据可视化的主题之 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 是结构分布，还是关系网，都是需要考量的。

③数据可视化设计

1、图表类型确定

数据之间的相互关系决定了应该采用的图表类型，如趋势、对比、占比、分布、区间、关联、地理等。图表类型多样，但是要紧跟主题，力图最简单直接展示关键信息。

2、重点排序

一个人的注意力是有限的，可视化展示空间也是有限的，如何突出重点，让人在极短时间内，更有效地获取重要信息？将需要展示的内容进行重点排序是十分有必要的。

3、页面布局

页面布局遵循聚焦、平衡、简洁三原则，集中观众注意力到关键区域，但是又要在空间上保持平衡，在突出重点之余避免过于复杂和冗余。

总结

以上仅仅是对数据可视化的大体描述，后面会更细地分析。最后，未雨绸缪是数据可视化的关键，没有可靠的数据，可视化就只能是个笑话。

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