2024年数据可视化网页设计图 篇1
谢邀。在本教程中，您将学习如何利用DataTables.js和Highcharts.js等JavaScript库来可视化数据。这是我们要构建的内容（查看更大的版本以获得更好的体验）：
必需的库
出于此示例的目的，我们必须在scripts中加载以下库：
jQuery
DataTables.js
Highcharts.jsHTML
为了解决问题，我们使用包含两个子元素的容器类定义一个元素：
一个有26行的表。 第一行引用表头，而其他25行引用国家详细信息。 这个例子的数据来源是worldometers.info。
一个空的div将保存图表。
这是HTML结构：
值得一提的是，为了简单起见，我们已经指定了上述硬编码表格数据。 但在实际项目中，表可能是动态创建的。
准备好标记后，为了清晰起见添加了背景颜色，项目如下所示：
CSS
在这一点上，我们定义了一些基本样式，如下所示：
了解这一点很重要：＃dt-table_wrapper在我们的标记中不存在。 一旦我们初始化它就由DataTables添加。
虽然我们为小屏幕定义了一些基本规则，但请注意，演示并不会完全响应。 我们可以做很多事情来使表格和图表在小屏幕上看起来更好。 例如，对于DataTables，可以使用响应式扩展，但这超出了本教程的范围。提取表数据
为了检索所需的数据，我们将利用DataTables API。 负责此行为的函数如下：
在这个函数中，我们遍历表行，对于每一行，我们获取目标列数据并将它们存储在关联的数组中。 最后，所有这些数组都存储在另一个数组中。
默认情况下，getTableData函数应该从所有表行收集数据。 但是如果我们在表中搜索特定的内容，则只应收集和处理匹配的行。 为了完成这些，我们将一个参数传递给rows函数。
构建图表
现在我们已经拥有了所需的数据，我们已准备好构建图表。代码如下：
其中包含两个嵌套图表，一个柱形图和一个样条图。通过上一步获取表数据并构建，我们不想要所有的数据。 事实上你会注意到图表只包含前三列（国家，人口，密度）的数据，以下就是我们构建的最终图表。
我会在这里发布所有与科技、科学有关的有趣文章，欢迎订阅我的头条号。偶尔也回答有趣的问题，有问题可随时在评论区回复和讨论。
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2024年数据可视化网页设计图 篇2
HI~小E来啦，数据可视化涉及很多复杂的要素，包括如何从海量数据中挖掘出有用的信息，找到其中的规律，通过图像、图表等形式直观地展示数据，为视觉设计寻求更多可能性等方方面面。刚接触数据可视化领域的新手很容易思绪混乱，我总结了几个最基础的几个关键要素，希望能够帮助你们进一步的完善数据可视化设计~
1.要明确你的目标和受众。在开始设计可视化图表之前，需要明确你想要传达的信息以及你的目标受众是谁，这将有助于你选择适合的图表类型以及进行合适的数据处理和呈现方式，也是数据可视化设计过程中最基础的。
2.选择合适的图表类型。不同的数据类型适合不同的图表，要根据想要表达的讯息来选择图表，例如柱状图适合呈现离散的数据，折线图适合表示数据趋势变化等。合适的图表类型可以更好地展示数据的特点和关系，让你事半功倍。
3.注意数据的准确性和可信度。在进行数据可视化设计时，确保数据的准确性是非常重要的。我们需要对数据进行清洗和分析，排除异常值和错误数据，确保数据的可信度。
4.注重设计的美感和易读性。一个好的数据可视化作品可以在保证数据准确、信息传递直观的同时，具有吸引人的外观，能够快速抓人眼球。利用颜色、字体和图形等元素，使图表更加美观且易于阅读，避免信息过载和混乱的布局，确保信息的传递清晰明了。
5.持续进行测试和优化。在设计完成后，我们需要进行测试和评估，是否达到了目标，并根据反馈进行调整和优化。这个过程也同样很重要，可以帮助我们不断的改进可视化作品，并且稳步提升数据可视化设计能力~
以上是基于大环境因素万事俱备的情况下，在数据可视化设计中的关键要素。在实际的设计过程中，除了设计过程中的要素，数据可视化设计必备的工具和前期准备也至关重要，优秀的数据可视化工具能帮你清洗数据、模板套用、调整整体风格等，从多方面的整体提升你的数据可视化设计体验和设计效果。
下面自荐我们公司的产品易知微EasyV数据可视化工具，进入2024年，已经是我们在数据可视化领域深耕的第8年了~易知微为袋鼠云旗下的数字孪生全资子公司，致力于将可视化、低代码和数字孪生技术相融合，将物理世界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字增强世界。用一句话总结，就是低代码高质量的数字孪生可视化平台~
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下面我从几个方面，简单的介绍一下，为什么能叫做低代码、高质量，又有什么利于数据可视化和数字孪生的产品优势，能够在行业内脱颖而出，获得众多合作伙伴的青睐。
EasyV获得市场的广泛认可低代码
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组件库
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easyv.cloud/?t=toutiaomf多数据
支持实时数据接入，对接常见数据库、API、静态数据，在线完成数据格式转换。
增效益
支持常用数据联动、事件交互、多终端交互，提供可视化交互节点管理，与传统代码开发数据可视化对比，提升项目交付效率，降低时间、人工成本。
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2024年数据可视化网页设计图 篇3
这里介绍3个前端可视化库，分别是Highcharts、ECharts和G2，这3个库都可以快速完成前端网页数据可视化，而且制图方便、种类繁多，下面我简单介绍一下这3个库：Highcharts
这是一个纯JS编写的图表库，可以快速为Web网站添加交互式图表，个人网站可以免费使用，支持图表类型众多，包括常见的散点图、折线图、柱状图、饼图等，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.使用的话，有2种方式，一种是CDN远程引入highcharts.js文件，一种是下载
Highcharts源码包，本地导入，这里以第一种方法为例，直接CDN导入，测试代码如下，官网示例，非常简单，基本思路先创建一个div容器，然后通过JS引入图表到容器，设置相关属性就行：
用浏览器打开这个html文件，效果如下：
2.更多示例的话，可以查看官网教程https://www.highcharts.com.cn/demo/highcharts，非常详细，各种图表都有涉及，还可以在线编辑，使用起来非常不错：
ECharts
这个是百度开发的一个开源前端可视化库，可以流畅的运行在移动设备和PC网页上，数据交互性也非常不错，而且支持个性化定制，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.首先，下载echarts.js文件，这个直接到官网上下载就行，大概也就2兆左右，如下：
2.下载完成后，就可以直接在本地html文件中引入使用了，测试代码如下，也非常简单，基本思路和上面highcharts差不多，先创建一个div容器，然后通过JS引入：
用浏览器打开这个html文件，效果如下，非常不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，相关图表示例非常多也很详细，提供在线编辑查看功能，很适合初学者掌握和学习：
G2
这个前端可视化库功能和highcharts、echarts差不多，由阿里开发，制图种类也比较多，交互性也非常好，简单易学，可以快速完成日常大部分图表制作，下面我简单介绍一下这个库的使用：
1.这里也可以通过远程引入，然后直接创建一个div容器显示就行，测试代码如下，非常简单，也是官网的入门示例：
浏览器打开后的效果如下，还不错：
2.更多示例的话，也可以参考官网教程，非常详细，各个种类的图表都有详细代码和注释，也可以在线编辑，非常适合开发者参考和学习：
目前，就分享这3个前端可视化库吧，对于日常前端制图来说足够了，当然，你也可以使用d3.js库来完成相同的制图功能也是可以的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，非常详细、丰富，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
2024年数据可视化网页设计图 篇4
程序员虽然会写代码，但是很多东西其实是不需要代码的，所以今天就教给大家一种新模式。
前些日子我一直跟几个做数据的同行交流，不少人感叹现在的数据分析难做，老板动不动就要搞个大屏，在他们眼里大屏不过就是几个动图投放到大屏幕上，没有什么技术含量。
殊不知，一张大屏的制作，不仅要在前期做大量的需求分析，还要结合UI设计、交互设计、版面设计等等，最后还得找个过硬的工具，硬件上的麻烦事情也不少，一点都不简单。听完这些抱怨，我更是深有体会，几年前还十分火热的数据报表，慢慢被数据可视化所替代，如今大屏可视化又成为了当下最火的名词。
数据展示的方式越来越高大上，其实现手段也逐渐简化，现在可能根本不需要敲代码，没错，这就是我今天要说的主题，怎么能够不用代码，做出一份完美的数据可视化大屏？什么叫做完美的大屏？
超大画面、富有科技感、酷炫的呈现效果，当我们一谈到数据可视化时，就会想到这些特点。但这不是可视化大屏的真正意义，相比于传统报表，大屏的目的是让数据呈现更加直观、快速、易于接收，下面让我们来看看优秀的可视化大屏到底是什么样。
看起来还不错对吧？其实可视化图表并不复杂，很多人推荐的Python、R语言、Tableau等专业数据分析工具几乎都能很轻松的实现。但是，这只是对于专业的数据人或者精通这些专业工具的人来说的，这些工具的学习成本和难度都是相当大的。
那么有没有适合完全新手的可视化工具，只需要几分钟就能够上手，而且做出的效果既炫酷又实用的呢？当然有，比如我今天要推荐的FineReport，它是一款企业级的web报表软件，除了能实现复杂的表格样式外，还具备极其丰富的图表，能够满足多样的数据可视化场景诉求。如何做出可视化的效果？
1、排版布局
大屏的目的是为了让领导和同事更加清晰的看到每一个数据指标，所以首先需要分析哪些维度需要展现，比如：时间维度：什么时间节点的业务做得最好，各个时间之间的对比地理维度：哪个地区的项目做的最出色，各地区之间的差异
然后要将这些不同的维度需要展现的点都放在设计器中，再将左侧的数据拖入每个需要展现的点下面。
2、配色
一个酷炫的大屏，背景颜色非常重要，一般选用深色调的颜色或者图片，可以搭配一些带有星空、条纹等效果的图片可以使大屏看起来更有科技感。具体操作：服务器—图表预定义配色—添加新的预定义样式—编辑图表—系列配色选择，偷偷告诉你们一个小技巧，预先设置好图表预定义配色，就可以统一给图表系列更换配色。
3、点缀
细节会极大的影响整体效果，需要通过适当给元素、标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度。
4、动态可视化
万丈高楼平地起，上面说的动态可视化还要得益于Finereport内置的各种组件，在这里，我们把FineReport中的数据可视化分为三个大类：统计图表、专注大屏的动效图表、插件。一、统计图表
这里首先给个建议：图表样式过多，会显的大屏杂乱无章，一般在整个大屏中，柱状图所占的比例应该要大一点。
1、种类
Finereport提供数十种统计图，每类又包含多种风格样式。
每种图表的实际示例如下，由于官方提供的样式太多，以下为部分示例。
2、个性化配置
产品内置了官方预定义的样式，可以根据需要选用。
除了官方的自定义样式，还提供了选项让用户可自行调整，包括标题、标签、图例、背景、坐标轴等。二、插件
扩展图表插件是基于webgl等技术开发，通过简单拖拽即可实现自动播放、3D动画特效等多种效果，且可以根据图表类型和数据提供“自动轮播”和“定时刷新”，满足用户不同场景下的业务需求，在体现数据价值的同时让大屏炫酷起来。
1、三维组合地图
打开服务器>插件管理>安装/更新扩展图表，选择扩展图表—地图类，轮播三维组合地图，分别给四种地图形态选取数据源，这样子三维组合地图就完成了。
2、3D特效组件
轮播gis点地图，根据用户预先录入数据，按序播放各个地理点的相关信息，3D视角和跳转动画如同身临其境。
3、动态指标卡
Finereport提供多种可选效果，如轮播、粒子技术器等，以'酷炫'和'简洁'的方式展示最基础的数据。
三、动态加载效果
Finereport通过组件加载动效，让每个组件模块舞动起来，让整个大屏界面化静为动。更为重要的一点是，组件加载动效可以与我们的监控刷新功能相结合。从原始数据哪里来、过时数据往那里去到新数据怎么进来，兼顾整个闭环的良好体验。
四、钻取、联动
钻取包括上卷与下钻。上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。
想要筛选出感兴趣的点进行全面了解，此时就可以使用图表联动功能。比如在上面的可视化看板中，我想要知道浙江省的具体情况，只需点击地图中的“浙江”，其他图表就会联动起来：总结：
也许大家还沉浸在传统的数据处理方式之中，对这种可视化的大屏表示不能接受，认为其华而不实，只会博人眼球。
新鲜事物难免会让人产生怀疑，但是我们要抓住问题的重点，即这种方式到底能不能让数据产生价值？是否经得住业务部门的推敲？是否为企业经营提供了帮助？思考完了之后再去做大屏，这样的可视化才会有价值。
2024年数据可视化网页设计图 篇5
优秀的可视化工具，一定要注重功能性和简易性，比如说下面这些高级上档次的数据可视化，估计很多人都觉得实现难度有点大，但其实做起来很简单。
最简单的方法就是要学一些高级的图表效果，折线图、柱状图这种常见图表很容易给人一种普通感，而高级的图表效果不仅可以提升颜值和逼格，而且能够更清晰地实现数据展示。
因此数据分析师一般都使用专业的可视化工具，比较常见的就是python、R这些编程语言和FineBI、tableau这些专业BI工具，这次我就以FineBI为例，教大家怎么做出高级图表。
下载地址：FineReport：https://www.fanruan.com/finereport/wxactive?utm_source=media&utm_medium=toutiao&utm_campaign=fine
高级图表一：流向地图
地图图表是我们在进行可视化中经常会用的组件之一，比较普通的就是区域地图、线地图，比较高级的比如热力地图、点地图，这些基本都是静态地图；而流向地图则是更为高级的动态图表，经常应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为等场景。
1、数据准备
在进行春运迁徙流向分析之前，我们需要准备流向地图的制作数据，包括迁徙路线、城市、城市对应经纬度和ID，如下图：
在准备好数据以后，我们就可以开始制作春运迁徙流向地图了。
2、拖拽地理字段
因为我们直接准备的经度、纬度字段，因此我们先将经纬度字段转换为地理角色，然后将转换后的经纬度字段拖入横纵轴中，如下图：
3、设置细粒度
经纬度默认汇总方式为求平均，此时图表中仅显示了一个点。我们还需要一个维度字段来为经纬度字段划分细粒度，因此我们将迁徙路线字段拖拽到细粒度中，并在图表类型中选择流向地图，如下图：
然后进一步划分细粒度，即每条迁徙路线下对应的城市维度。将城市字段拖拽至细粒度下、迁徙路线字段移到图形属性下的颜色栏，就可以做出这种效果了：
4、增加流向效果
在实现按照迁徙路线和城市划分连线以后，我们还需要指定流向的顺序，将ID字段拖入图形属性下的连线栏，如下图：
点击确定进行动画效果设置。可以看到图表中即按照迁徙路线的方向来流动。
5、优化效果
如果我们想增加迁徙人数的说明，即按照迁徙人数来调整流向线的颜色，此时就需要将迁徙人数字段拖拽至图形属性下的颜色栏，并将原来的迁徙路线字段移动至标签/提示/细粒度中城市上方，选择任一位置移动即可，如下图：
高级图表二：瀑布图
瀑布图本质上属于一种柱状图，当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程，比如薪酬支出构成，经过连续的数值加减关系得到最终的实发工资，就可以用瀑布图实现。
1、数据处理
数据准备同上，我们首先要进行数据的处理，先新增一列，并添加列名为“累计值准备”，公式如下图：
再新增列，添加列名为y值准备，选择累计值/组内，并设置取值规则为累计值，数值来自累计值准备，如下图：
再新增列，添加列名为y轴值，公式如下图：
再次新增列将其命名为标签，公式为如下图，此步骤即将基本、绩效、加班标记为增加，保险、公积金、个税标记为减少，应发工资和实发工资标记为汇总；
2、创建瀑布图
新建仪表板和组件，拖拽项目字段到横轴，拖拽y轴值、数据字段到纵轴，在图表类型下选择瀑布图，则数据字段被自动移至图形属性下的大小栏，且图表显示为瀑布图，如下图；
对项目字段选择自定义排序，自行排序如下图：
拖拽标签字段至图形属性下的颜色栏，瀑布图中的矩形块颜色即按照增加、减少、汇总来显示，如下图：
3、效果展示
调整矩形块、组件背景、标题栏等的颜色和字体，即可得到如下示例的效果：
高级图表三：人口金字塔
人口金字塔图显示人口中各个年龄组的分布，通常用于此可视化类型的一种常见分布是按年龄列出的女性和男性人口，如下图：
1、数据加工
创建自助数据集，添加字段0岁的人口数和性别，如下图，
新增一列年龄，并输入字段为"0岁"，如下图：
按照上述同样的操作分别处理其他年龄段的数据，处理后的业务包如下图：
2、创建图表
新建仪表板并创建组件，选择上面新增的人口普查自助数据集表，复制待分析指标区域的人口字段，如下图：
为人口和人口1字段分别添加明细过滤条件，性别属于男和性别属于女，如下图：
将年龄拖入横轴，将人口和人口1字段都拖入纵轴，并在图表类型处选择对比柱状图，如下图：
3、效果查看
此时在图表预览处即实现了按照年龄列出的男性和女性人口。我们还可以为按照男女调整显示颜色，将性别字段拖入图形属性下的颜色栏，如下图：
高级图表四：数据条
我们知道在Excel中可以利用数据条功能，非常直观的查看选定区域中数值的大小情况，如下图：
1、创建图表
新建仪表板，创建组件并选择互联网行业业务包下的访问统计事实表，如下图：
进入组件详细设置界面，将"统计日期"、"访问平台"字段拖入纵轴，将"浏览量"字段拖入横轴，如下图：
2、选择图形
此时该图形自动展示为线型图，我们想要展示的是数据条，因此在图形属性下的形状栏中，选择切换为柱形图，如下图：
3、效果调整
因此我们对横轴的值轴进行设置，设置轴刻度自定义中的最大值，取消勾选轴标签和周标题，如下图：
点击确定保存该值轴设置，同时可以设置分类轴取消显示轴标题。在图形属性下的大小栏，调整柱宽为最大值，如下图：
此时在图表预览处看到该数据条的效果，如下图：
高级图表五：百分百堆积柱状图
具体方法是新建仪表板，待待分析指标栏点击添加计算指标，如下图：
添加的计算指标公式如下：
点击确定保存该计算指标。将产线与车间字段名拖入横轴，计算指标字段拖入纵轴，并在图表类型下选择分区柱形图，如下图：
交换该横纵轴字段，为计算指标字段开启堆积按钮，并将等级字段拖入图形属性下的颜色栏，如下图，同时为该计算指标字段设置数值格式为百分比；
最终多系列百分比堆积柱形图的效果显示如下：
怎么样学会了吧，感兴趣的大家可以点击下面的链接自己动手试一试：FineReport：https://www.fanruan.com/finereport/wxactive?utm_source=media&utm_medium=toutiao&utm_campaign=fine
2024年数据可视化网页设计图 篇6
以下是我常用的的15个最好用的设计网站，大部分都是免费的，也有一些优质的收费网站，看你自己的情况来选择。。Canva (https://www.canva.com/)
Canva 是一个非常受欢迎的在线设计平台，提供了大量的模板、图标和图片等素材，可以让你快速制作出高质量的海报、社交媒体图形、名片、海报等等。它的编辑器非常易用，没有设计经验的人也可以轻松上手。Crello (https://crello.com/)
Crello 是一款功能强大的在线设计工具，提供了超过 25000 个设计模板，包括海报、社交媒体图形、名片、广告横幅等等。用户可以通过简单的拖放操作来完成设计作品。Piktochart (https://piktochart.com/)
Piktochart 是一个非常适合制作数据可视化海报的在线工具，提供了许多漂亮的图表和数据可视化元素，让用户可以快速制作出具有专业水平的数据可视化海报。Unsplash (https://unsplash.com/)
Unsplash 是一个免费高质量图片下载网站，提供了数以百万计的照片和图片素材，其中大部分可以用于商业用途，非常适合用来制作海报等设计作品。Adobe Spark (https://spark.adobe.com/)
Adobe Spark 是由 Adobe 推出的一个免费在线设计工具，提供了多种设计模板和素材，包括海报、社交媒体图形、名片、故事等等。它的编辑器非常易用，可以让用户快速制作出高质量的设计作品。Fotor (https://www.fotor.com/)
Fotor 是一个功能强大的在线设计工具，提供了许多海报、社交媒体图形、名片、卡片等等设计模板，可以帮助用户快速制作出精美的设计作品。Flaticon (https://www.flaticon.com/)
Flaticon 是一个提供免费图标和矢量图形的网站，提供了数以百万计的矢量图标素材，可以帮助用户快速找到自己需要的图标。Behance (https://www.behance.net/)
Behance 是一个全球知名的设计师社交平台，上面有许多优秀的设计作品和设计师，可以帮助你汲取灵感和学习新技能。Pinterest (https://www.pinterest.com/)
Pinterest 是一个以图像分享为主的社交网站，用户可以在上面找到大量的设计灵感和素材，非常适合寻找设计灵感和素GraphicRiver (https://graphicriver.net/)
GraphicRiver 是一个在线的素材市场，提供了各种各样的设计素材，包括海报模板、矢量图形、字体、插件等等，可以满足用户不同的设计需求。Shutterstock (https://www.shutterstock.com/)
Shutterstock 是一个付费图片素材网站，提供了数以百万计的高质量图片和视频素材，用户可以通过搜索功能找到自己需要的素材，非常适合商业用途的设计。Envato Elements (https://elements.envato.com/)
Envato Elements 是一个提供海量设计素材的订阅服务，每个月用户只需要支付一定的费用，就可以无限制下载各种设计素材，包括海报、社交媒体图形、音乐、视频等等。Pixabay (https://pixabay.com/)
Pixabay 是一个提供免费高质量图片和视频素材的网站，用户可以通过搜索功能找到自己需要的素材，非常适合个人或商业用途。Behance Motion Graphics (https://www.behance.net/galleries/8/Motion-Graphics)
Behance Motion Graphics 是 Behance 平台上的一个分类，里面有许多优秀的动画作品和动态图形设计作品，非常适合学习动画制作和寻找灵感。Creative Market (https://creativemarket.com/)
Creative Market 是一个提供各种设计素材的在线市场，包括字体、图标、矢量图形、海报模板等等，用户可以在上面购买所需要的设计素材，非常适合商业用途的设计。
以上是我推荐的15个最好用的设计网站，它们提供了丰富的素材和功能，可以帮助用户快速制作出高质量的设计作品。无论是个人还是商业用途，都可以从中找到自己所需要的素材和工具。
2024年数据可视化网页设计图 篇7
什么是数据可视化？
数据可视化是指通过可视化表示来传达数据见解的技术。其主要目标是将大型数据集提取为可视化图形，以便轻松了解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。
它是 Joe Blitzstein 制定的数据科学流程中的一个步骤，该流程是一个用于处理数据科学任务的框架。在完成数据收集、处理和建模后，我们需要对关系进行可视化处理，以便得出结论。
数据可视化技术也是更广泛的数据表示架构 (Data Presentation Architecture, DPA) 的组成部分，数据表示架构旨在以最有效的方式识别、定位、处理、格式化和呈现数据。我们为何需要它？
据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。据世界经济论坛称，世界每天会产生 2.5 万兆字节的数据，并且目前 90% 的数据是在过去两年中产生的。数据如此庞大，管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。
· 改善见解数据可视化技术可为我们提供传统的描述性统计所无法提供的见解。一个完美示例是 Francis Anscombe 于 1973 年创建的安斯库姆四重奏 (Anscombe’s Quartet)。该图例包含四个不同的数据集，具有几乎相同的方差、平均值、X 和 Y 坐标之间的相关性，以及线性回归线。但是，在图表上绘制时，图案明显不同。在以下图例中，大家可以看到，线性回归模型适用于图 1 和图 3，但多项式回归模型是图 2 的理想选择。该图例强调了对数据进行可视化表示的重要性，仅仅依赖描述性统计数据远远不够。
· 更快制定决策
能够收集并快速处理其数据的公司在市场中更具竞争力，因为与竞争对手相比，他们可以更快做出明智的决策。速度是关键，而数据可视化可通过对数据应用可视化表示来帮助理解大量数据。该可视化层通常位于数据仓库或数据湖的顶部，并允许用户以自助方式发现和探索数据。这不仅激发了创造力，而且还减少了 IT 部门分配资源以不断构建新模型的需求。
举个例子，假设一名需要处理 20 个不同广告平台和内部系统的营销分析师需要快速了解营销活动的有效性。手动方法是前往每个系统提取报告、整合数据，然后在 Excel 中进行数据可视化分析。之后，分析师需要查看一堆指标和属性，而且难以形成结论。但是，现代商业智能 (BI) 平台可自动连接数据源和数据可视化层，这样分析师就可以轻松地对数据进行深入分析，并快速得出有关营销表现的结论。
· 基本示例
假设您是一名零售商，您希望比较去年夹克和袜子的销售情况。您可以通过多种方式呈现数据，而表格是最常见的方法之一。以下是使用表格呈现的数据：
以上表格非常出色，可以准确显示所需信息。但是，我们很难即时了解趋势和数据所反映的情况。
下面我们看看以线形图可视化呈现的数据：
通过可视化图形，我们可以很明显地看到，袜子的销售量非常稳定，在 12 月和 6 月出现小幅上涨。而与之不同，夹克的销售更具季节性，在 7 月份的销量最低。然后逐渐上升，并在 12 月达到峰值，之后逐月降低，并于秋天之前达到最低点。您可以从图表中获取同样的信息，但花费的时间更长。您可以想象一下，如果图表包含成千上万个数据点，会是什么情况。
· 数据可视化背后的科学
信息处理
要了解数据可视化背后的科学，我们首先必须讨论人类如何收集和处理信息。Daniel Kahn 与 Amos Tversky 合作对我们的思维构成方式进行了广泛研究，而结论是我们会使用以下两种方法之一：
系统 I描述快速、自动和无意识的思维处理。我们在日常生活中经常使用这种方法，可以完成以下任务：阅读标牌上的文字确定声源的位置计算 1+1识别不同颜色的差异骑自行车
系统 II描述缓慢的、逻辑的、不常见的和计算思维，包括：区分多个并列标牌背后的意义差异熟记手机号码理解复杂的社会线索计算 23x21
通过定义这两种思维体系，Kahn 解释了为何人类难以以统计数据的形式进行思考。他认为，系统 I 思维基于直观推断和偏见来处理我们每天接触的大量刺激。举个例子，如果法官只根据历史案例判断案件，而不管新案件特有的细微差别和差异，那么法官使用的就是直观推断。此外，他还定义了以下偏见：锚点
这是一种被无关数字左右的倾向。例如，熟练的谈判者会使用这种偏见，他们首先会提出低于自己预期的价格（锚点），然后再提出稍高于锚点的价格。可得性
在我们脑海中，事件发生的频率并不是对实际概率的准确反映。这是一种心理捷径：假设可以记住的事件更有可能发生。替代
这是指我们倾向于用简单的问题替代困难的问题。这种偏见也经常被称为合取谬误或“Linda 问题”。以下示例提出了问题：
Linda 今年31岁，单身、直言不讳、非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注歧视和社会正义问题，并参与了反核示威活动。
Linda 今年31岁，单身、直言不讳、非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注歧视和社会正义问题，并参与了反核示威活动。
以下哪项更有可能？
1) Linda 是一名银行出纳
2) Linda 是一名银行出纳，活跃于女权主义运动
大部分研究参与者选择了第二个选项，即使该选项违反了概率定律。在他们看来，选项二更能代表 Linda，因此他们使用了替代原则来回答问题。乐观和损失厌恶
Kahn 认为这可能是我们最重要的偏见。乐观和损失厌恶为我们提供了控制错觉，因为我们倾向于只处理那些已经观察到的已知结果的可能性。我们通常不会考虑已知的未知因素或完全不可预见的结果。我们对这种复杂性的忽视，解释了为什么我们会使用较小的样本量对未来结果做出强有力的假设。框架
框架是指提供选择的上下文。例如，如果以 90% 的存活率而不是 10% 的死亡率作为框架，则更多受试者倾向于选择手术。沉没成本
这种偏见常常出现在投资领域，人们愿意继续投资于表现欠佳、前景堪忧的资产，而不是退出投资，转向前景更为乐观的资产。
考虑到系统 I 和 II，以及偏见和直观推断，我们应该设法采用合适的数据呈现方式，确保将数据正确地传达给我们的系统 I 思维过程。这样，我们的系统 II 思维过程才能准确地分析数据。我们的无意识系统 I 每秒能够处理大约1,100万条信息，而我们的意识每秒只能处理 40 条信息。
此外，我们还必须考虑每种系统如何利用我们的感官来获取信息。根据 Tor Norretanders 的《用户错觉》(The User Illusion)，在两种系统中，大部分信息都由视觉处理：
由于我们的潜意识系统会通过视觉处理更多信息，因此数据可视化是传达数据集模式和见解的完美解决方案。当人们看到可视化数据时，眼睛和大脑只需要不到 500 毫秒的时间即可处理图像中所谓的前注意视觉属性。Colin Ware 在其《信息可视化：设计的感知》(Information Visualization: Perception for Design) 中定义了前注意视觉属性：颜色形式运动空间位置
每个数据可视化均由这四个组成部分构成，在展示时应谨慎考虑。
以上资料来源：MicroStrategy官网