作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据可视化(Data Visualization)是一种通过图像、图表、统计数据等方式呈现数据的手段，帮助业务人员更直观地分析和发现数据特征、关系、模式。可视化对业务的理解、业务决策的支持、业务流程优化具有重要意义。大数据技术带来的海量数据、高速数据采集、分布式计算等新特征，使得数据获取、处理和存储都变得更加复杂，如何有效地进行数据可视化，成为每位数据科学家的必备技能。
在本系列教程中，我们将首先回顾并总结数据可视化的基础知识、核心概念、核心算法及其实现过程，然后通过Python语言和开源工具箱如pandas、matplotlib等实现数据可视化的主要功能：直方图、散点图、折线图、条形图、热力图、雷达图、箱线图、地图、堆积图、网络图等等。对于需要更多挑战的同学，我们还将探讨可视化在实际应用中的一些最佳实践和挑战，例如数据大小与可视化效果之间的权衡，如何制作出具有吸引力的可视化图例，如何提升可视化数据的质量，如何选择合适的图形编码方法等等。最后我们还会给读者提供一些学习资源和参考书籍，希望大家能够进一步提升自我的数据可视化水平，达到事半功倍的境界！
这一系列教程面向具有一定相关经验和能力的大数据架构师、开发工程师或数据科学家。由于数据可视化的主题知识广泛，涉及的技术细节也多，难免难以覆盖所有人，因此本系列教程可能会受众较广，适用于各个层次的工程师、从业人员和数据科学爱好者。
2.基本概念及术语
2.1 数据可视化概念和用途
数据可视化（英文Data Visualization）是通过对数据进行视觉上的呈现，创造性地将数据转换成信息，并让用户清晰地了解、分析和快速决策。数据可视化可以提供直观的图形展示，方便数据分析师、管理者及非技术人员理解数据，提高工作效率和准确性。可视化方法经过多年的发展，已经成为分析和决策过程中的不可替代工具。数据可视化包括以下五大类：
- 统计图表：包括柱状图、饼图、线图、直方图、气泡图、树图、盒须图、散点图等；
- 地图映射：通过地图上标记位置的点或线条，呈现数据空间分布形态及相关数据之间的关联；
- 网络图谱：通过节点、边、属性三个维度绘制的关系图，展示复杂网络结构及各元素间的联系；
- 信息图表：包括条形图、箱型图、长方体图、条带图等，通过颜色、符号、尺寸等手段，将数据以图表形式展现；
- 矩阵图表：由不同变量组成的矩阵，通过不同的聚合指标、排序方法、分类方法、交叉分析等，以不同的维度比较不同变量之间的关联、相关性及影响。
数据可视化的目的就是将数据转化为信息，以便于用户分析、理解、快速决策，以此提升工作效率、准确性和满意度。为了提升用户的认识能力，可视化通常采用图像化的方法，包括信息图表、地图映射、网络图谱、矩阵图表、信息图等，这些图表都是针对特定的分析需求设计的，能够突出重点信息，并能很好的传达数据含义。同时，基于交互的方式，用户可以随时调整图表，便于分析和决策。
数据可视化主要作用有四个方面：
提供直观的图形展示：数据可视化能够快速、直观地呈现数据，以图形化的方式呈现，可以直观地显示数据之间的差异和联系，分析者们就可以更容易识别出数据特征、关联关系和异常情况，从而快速洞察、发现问题，推动业务发展。
更好地理解数据：可视化能够使数据更加直观易懂，清楚明了地呈现出来。它通过不同的图表形式展现数据，使数据信息呈现分层次、便于分析，而不是一团乱麻，能够帮助用户清晰地理解数据，并发现数据中的隐藏信息，进而更好地把握其规律和趋势。
增强决策的透明度：数据可视化可以提高决策者的认知能力，因为它可以对业务的运营、产品开发、政策宣导等进行决策支持。通过可视化的数据模型，决策者可以了解真正重要的信息，快速做出正确的判断，最终达到改善业务的目的。
提升管理效率：数据可视化有助于改善工作流程，降低沟通成本。因为它能够根据公司业务需求及目标客户群体，制定更优秀的数据分析方案，帮助公司更好地掌握市场状况，提升管理效率。数据可视化能够减少不必要的重复劳动，增加工作效率，节省成本，提升工作质量和品牌形象。
2.2 数据可视化的基本概念
2.2.1 数据类型
数据可视化一般处理两种类型的数据，即原始数据和分析数据。原始数据是指来源于某个特定数据源系统的数据，可以是数据库中的数据、日志文件、实时监控系统产生的数据或者是外部数据源，这些数据必须经过数据预处理才能应用于可视化的分析任务中。分析数据则是经过数据挖掘、数据分析、机器学习等技术得到的结果数据，这些数据既可以直接从原始数据中获得也可以独立于原始数据存在。
数据可视化的关键在于对数据的分析，所以数据分析的基础是理解数据类型。数据类型包括四种：数值型、分类型、时间序列型和结构型。
- 数值型数据：数值型数据是指数据单位是数字的，可以计算求和、平均值、方差等统计学指标，又称为连续型数据。例如销售收入、房价、温度、人口数量、交通流量、生产量等。
- 分类型数据：分类型数据是指数据单位是类别的，比如颜色、种族、城市、职业、是否违反法律等。该数据可以进行分组、对比和分析，又称为离散型数据。例如产品销售、客户群体、消费习惯、网页访问趋势等。
- 时间序列型数据：时间序列型数据是指按时间顺序排列的数据，可以表征动态的变化趋势。例如股票价格、经济指数、病例的变化趋势等。这种类型的数据往往有时序特征，需要对时间进行分析，才能发现数据的模式和规律。
- 结构型数据：结构型数据是指数据中存在多个维度的关系，比如一个人的名字、住址、电话号码等。这种数据可以用多维坐标轴表示，并配合相关的标签进行描述，可以有效地呈现数据之间的关联。例如人员信息、客户信息、设备信息等。
除了以上四种数据类型外，还有其他一些数据类型，例如地理数据、文本数据、图像数据、视频数据等。
2.2.2 数据度量方式
数据可视化的另一个重要的概念是度量方式。度量方式是指数据单位的测量方式，分为连续型数据和离散型数据。数据度量方式包括四种：标度型、比例型、序数型和计算型。
- 标度型：标度型数据单位是固定的，例如温度、长度、时间等。标度型数据可以简单、直接地使用数值进行表示，可以直接作为坐标轴的刻度。
- 比例型：比例型数据单位不是固定且相同，但是数据取值的范围相对统一。比例型数据通常使用条形图、折线图、饼图等图表进行可视化，由于不同组别的占比相同，所以不容易显示出详细的数据信息。
- 序数型：序数型数据单位是按照大小顺序排列的，类似于等级制度。序数型数据可以使用雷达图、漏斗图、旭日图等图表进行可视化。序数型数据可以快速发现数据中的共性，但缺乏详细信息。
- 计算型：计算型数据既不能直接被测量又不能被直接比较，例如身高、财富、人口数量、行业分布等。计算型数据只能通过计算得到的数据进行分析，不能直接用于可视化。
2.2.3 可视化分类
目前数据可视化研究主要分为以下几类：
- 信息可视化：用于呈现单个或多个变量之间的关系，由信息图表、散点图、气泡图、轮廓图、网格图、关系图等组成。
- 时序可视化：用于呈现时间序列数据，由曲线图、阶梯图、区域填充图、热力图、时序条形图、波浪图等组成。
- 空间可视化：用于呈现空间数据，由地图、三维图、网络图等组成。
- 结构可视化：用于呈现复杂数据之间的关系，由树图、聚类图、嵌套图、同色圆环图等组成。
- 符号编码可视化：用于呈现数据中的特征，由小提琴图、玫瑰图、层次圆环图等组成。
2.3 技术实现过程
数据可视化的核心在于对数据的分析，而如何实现数据可视化的过程，其实是人工智能的一个重要子领域。数据可视化的技术实现过程主要包含以下几个阶段：
- 数据准备阶段：首先，收集、整理所需的数据，包括原始数据和分析数据。原始数据通常来源于各种各样的数据源系统，包括数据库、日志文件、监控系统、外部数据源等，这些数据通常要经过数据预处理才能应用于可视化的分析任务中。
- 数据分析阶段：其次，利用数据挖掘、数据分析、机器学习等技术进行数据分析。数据分析过程中，可以对原始数据进行清洗、分析、整理、归纳，提取特征、训练模型，生成分析数据。
- 数据可视化阶段：最后，利用可视化技术进行数据可视化，将分析数据转化为有意义的图像，以便于查看、分析和理解。可视化技术包括信息图表、地图映射、网络图谱、矩阵图表、符号编码图表等。
数据可视化技术实现过程的最终产物，可能是一个完整的可视化系统，包括可视化前端界面、可视化后端服务、可视化分析算法等。这些模块可以实现数据可视化的各种功能，包括数据的导入、导出、查询、数据筛选、数据分析、数据展示、数据导出、数据分享等。