本文根据有关文献和资料编写而成，供读者参考。
本文在篇章结构、内容和文字上对原文献作了一些修改和补充，并且添加了一些小标题，特此说明。
一、数据可视化技术指南
随着大数据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。在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，那些绘制简单饼状图的日子将一去不复返。
下面，我们将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数据可视化工具。你也将会了解赢得数据可视化技术的关键概念和你需要避免的错误。
本文将介绍：数据可视化的概念；数据可视化重要性；数据可视化方法；数据可视化技巧的核心理念；数据可视化需要避免的错误。
1、数据可视化的概念
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，即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，但是它的重点还是用图片和图像的形式向观众传递信息。
数据可视化技术在数据的用法上并不狭窄。它能够可视化各种信息；你可以向其他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，甚至也可以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。
2、数据可视化的重要性
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。数据可视化甚至可以将思想和事件向后代延续和传承。技术的发展进一步加强了数据可视化带给人们的机会。
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其中关键点。如果用书面形式，那么可能需要几小时来分析所有的数据和建立数据之间的联系。
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。
数据可视化可以提高解释信息的能力。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要的信息。
综上所述，数据可视化能够加强人们在工作和学习上的沟通和有效性。数据可视化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能力。
3、数据可视化的方法
⑴、数据可视化分类
技术的发展导致数据的爆炸；反过来又增加了数据被展现的方式。通常，数据可视化主要分为探索（Exploration）和解释（Explanation）两种不同的类型。探索类型可以帮助人们发现数据背后的故事；而解释类型则把数据简单明了地解释给观众。
⑵、最常见的数据可视化方法
有不同的方法可用于创建上述两种类型的数据可视化。最常见的数据可视化方法包括：
①、2D Area（地理空间数据可视化）
这种方法使用地理空间数据可视化技术；往往与事件在某个特定区域的位置相关。2D Area 数据可视化的一个例子可以是点分布图。该图可以显示某个区域中的犯罪等信息。
②、Temporal（时间数据可视化）
时间数据可视化是以线性方式展现数据的。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。
③、Multidimensional（多维数据可视化）
可以通过多维数据可视化，将数据在两个或多个维度上展现。这是最常用的数据可视化方法之一。多维数据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。
④、Hierarchical（层次化数据可视化）
层次化数据可视化，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。
⑤、Network（网络数据可视化）
数据也能以相互关联的网络形式来展现。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。
⑶、最常用的数据可视化工具
还有很多数据可视化的工具。它们可以很容易地收集数据，也可以流线化数据的使用方式。一些最常用的数据可视化工具包括：
①、Google Charts
谷歌图表，是一个容易上手的数据可视化工具，特别适用于初次使用数据可视化工具的用户。
②、Datawrapper
这是一个在线工具。它可以帮助你创建交互式数据可视化。
③、RAW
RAW的好处包括：它拥有大量现成的类型，让你可以清晰、便捷地展现信息。该平台是开源的。所以，你可以提供自定义布局，或者使用其它的设计。
④、Infogram
Infogram是另一款适合新手的数据可视化工具。它允许用户创建不同的图表和Infographs（数据信息图表），系统的使用也方便。
可用的数据可视化工具远不止这些。你还能找到大量免费和付费的软件。最好多了解一些信息，以确保你所使用的软件与被可视化的数据最为搭配。
⑷、赢取数据可视化技术的关键概念
见过数据可视化成果的人都知道，数据可视化设计有好坏之分。如果信息不是以正确的、恰当的方式呈现，那么数据可视化的好处就很容易被抵消。具体的项目需要定制的方法。
不管你的信息是什么，在做数据可视化时，有一些概念你需要牢记。以下是赢取数据可视化技术的关键概念的集合。
①、了解听众
在展现数据之前，你需要做的第一件事就是要了解谁将会看这些数据。了解你的听众是至关重要的，以便用正确的方法来展现数据。
虽然数据可视化通常是一种简化数据的方法，但是观众对有关主题的知识层次是千差万别的，需要好好做准备。如果你是针对一群专业的听众，那么可以使用更多的专业方法和专业术语来解释数据。然而，对于相同的数据，普通听众可能需要更为通俗的方法来解释。
同样，知道听众对你的数据有何期望也非常重要。你需要知道他们想要从数据中获得什么关键点，以及你展示数据的主要目的是什么。此外，还需要记住你展现数据的目的是什么。
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。
数据可视化可以提高解释信息的能力。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要的信息。
综上所述，数据可视化能够加强人们在工作和学习上的沟通和有效性。数据可视化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能力。
②、足够的了解数据
了解数据内涵，才可以将其有效的传达给客户。
③、讲故事
引入不同的叙述，并为观众描绘特定图像。
④、保持简单
保持数据可视化的方法简单明了。
⑤、正确认识平台需求
考虑手机、平板电脑或计算机的不同需求。
五、数据可视化需要避免的错误
①、错误信息
确保受众所看到的数据正确。
②、不完全信息
确保数据正确，且提供完整数据。
③、简单的数据
确保数据用简单的方式呈现。
④、不合适的可视化
字体、颜色、图像、背景与数据内容的配合。
⑤、遗忘注释
简单的添加注释可以提高用户体验，确保受众知道所有数据中的数据关键点。
