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数据可视化培训资料概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：•准确性•创新性•简洁性意义1、表达观点人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。意义2、发现联系在错综复杂的数据中，很难发现不同维度和指标之间的关联关系，通过数据可视化的方式则可以轻松验证。日本有一家啤酒厂，收集了近30年的气象资料，将其与当月的啤酒销售情况相联系，绘出了“啤酒气温曲线”。通过这个图表可观察出，在市场趋于饱和的情况下，气温成了决定啤酒销量升降的主要因素。于是，这家啤酒厂根据天气情况，合理安排生产，收到了良好效果。越来越多的企业开始重视公司自身数据的收集和处理，通过商业BI系统的帮助，在可视化的图表中，发现潜在的联系，以此优化、改进公司策略。具体的实施主要分为：获取数据、数据处理和可视化3步1、获取数据数据可视化的第一步，首先要拥有数据，数据来源主要有以下几种：•自有数据公司运营过程中最直接的数据。比如成本数据，销售数据。对于互联网公司来说，注册用户的用户名、性别、年龄、消费记录等，这也是最关键、最核心的数据。•爬虫采集互联网上有大量的资源，比如豆瓣上有最全的书、电影的数据，京东、淘宝上有丰富的商品数据，微博上有大家讨论最多的话题和微博，而这些数据常常难以直接批量获取，需要通过写程序的方式爬取数据。竞争对手的数据常常也可以通过爬虫抓取。•购买、合作、公共数据等通过购买、合作的方式获取数据，统计局等机构的网站上也会有很多数据可供研究。2、数据处理•数据清洗这一步需要清洗掉不合法的数据。需要根据具体的业务情况来判断哪些是不合法的数据。比如收集到的调研问卷中，回答自己是学生，同时是妈妈的群体；在实际的业务中，会有很多类似的逻辑矛盾的数据。•数据扩充很多数据背后包含更加丰富的信息，比如可以通过用户注册的手机号，扩充到归属地、运营商，通过IP可以定位的IP所在城市，通过用户的UserAgent，可以扩充用户使用浏览器、操作系统、手机机型等信息。通过数据扩充，挖掘背后更多的联系。•数据的预处理采集到的数据可能是百万千万甚至上亿的数量级，常见的可视化工具无法处理如此庞大的数据量，这一步则需要进行数据预处理，将数据聚合以及初步的统计，处理成可视化工具容易识别和处理的格式。一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。3、数据可视化下面从最常用和实用的维度总结了五种数据可视化方法：一、面积&尺寸可视化一、面积&尺寸可视化二、颜色可视化通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。二、颜色可视化二、颜色可视化三、图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。三、图形可视化四、地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。四、地域空间可视化五、概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。五、概念可视化注意事项在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了3点如下：•设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。•做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。•做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。总结作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养，保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据可视化图表。快乐分享快乐生活