什么是数据可视化(数据可视化处理) _小知识

编译导语:数据可视化是做数据分析时一直强调的内容之一。但是，你真的清楚数据可见性吗？作者分享了15张图片，一次性告诉大家数据可视化的基本规范。

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前天，小熊的同事发来一张图片，问:“小熊，你看这张图片有什么问题吗？”(如下图所示) 。

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小雄姐姐当时就震惊了！从这张图中，我们可以直观、清晰、清晰地看到:“这位同学，你不会做数据地图吧！”两个人比对方高。他们不是应该背靠背吗？为什么要叠罗汉...

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如何画出准确的画面？今天，小熊认真对待科普。制作数据地图只是一个流行的说法，行业习惯叫做:数据可视化。数据可视化可以做很多很酷的图表，但不是随意做的，要遵守一些基本规范。
一、什么时候该做可视化？当数据描述简短时，没有必要将其可视化。
比如小熊12月花了1万元。这个时候只有一个对象，一个指标，一个时间，没有细分这一万块花到哪里去了。这是一个典型的简短数据。这时候直接展示比较好，不用可视化，更清晰(如下图所示) 。

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如果要描述的数据变得复杂，可以利用图表的情况使数据更容易看到和理解。评价数据是否复杂，有对象、索引、时间、细分四个方面。下面我们就一个个来看看吧~
二、简略的数据可视化在其他条件相同的情况下，当对象的数量从1变为n时，可以用条形图显示。比如你可以看到小熊一个月花一万块！我想:“哇，小熊是个失败者吗？”
只有这一个人看不出区别，不管是救家还是输家，都要和其他姐妹论文对比(如下图) 。

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条形图非常适合多个对象之间的比较。
因为这种自上而下的排列方式符合人们心目中“皇榜”“赛马图”的格式，看过去就能知道比赛，比直接排列数字更清晰。这就是数据可视化的第一个优势:清晰。
只是，就是这么一比较，看来小熊真的是个失败者！不，不是的。哼！
在其他条件相同的情况下，考虑一个指数的内部结构，然后可以使用饼图。举个例子，如果你只看小熊一万的月开销，看起来你是个失败者，但是你花在哪里了呢？如果你在北上申这样的高消费城市，日常生活花费超过1万元。所以我们要看这一万块的构成，就是内部结构(如下图) 。

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饼图非常适合看内部结构。
因为切派的方式很直观，一眼就能看出在哪里。这是数据可视化的第二个优势:直觉。
只是，只是这样一个比较。小熊的害群之马似乎更真实！有这么大比例的网购！当然，12月我剁了很多手，熊爪估计没了！
其他条件不变的情况下，要考虑一个指标的时间变化，此时可以使用条形图。比如你想知道小熊是不是一直都是这样的失败者，还是偶尔剁手，不能只看一个月的数据，还需要几个月的时间。这时，可以看到下图:

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啊？乍一看，对小熊妹妹来说似乎有点白:人只有双十一，只有双十二的时候才会失去家园。平时，他们吃土，吃得积极！这是数据可视化的第三个优势:发明定律。数据趋势本身可以反映很多问题。
如果把时间放长一点，小节的数量会比较大，可能看不清楚。这时候可以用折线图，比如看小熊妹妹这两年的数据，这样至少有24个数字，用折线图可以看得更清楚(如下图) 。