首先什么是数据可视化？

数据可视化是将数据从数据空间到图形空间的映射。一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

数据空间

• 是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间

数据开发

• 是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算

数据分析

• 指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据

数据可视化

• 数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一

数据可视化的作用

通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察

将数据以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们一种全新的观察世界的方法，同时备艺术作品般的冲击力和说服力

图片优势效应

支撑商业策略

基本思想

• 将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析

信息图及分类

折线图

• 类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布 可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势

柱状图

• 是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图

散点图

• 用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式，根据象限区分结果 散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

饼图

• 以二维或三维格式显示每一数值相对于总数值的大小

K线图

• K线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等

盒形图

• 又称为盒须图、盒式图、盒状图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图

地图

热力图

• 以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示

线图

• 线图是线路图的一种特殊的表示形式，是按比例绘制的平面布置图或模型

关系图

• 是指用连线图来表示事物相互关系的一种方法

树状图

• 树形图是数据树的图形表示形式，以父子层次结构来组织对象

旭日图

• 旭日图中，离远点越近表示级别越高，相邻两层中，是内层包含外层的关系

平行坐标图

• 为了在n维空间中显示一组点，绘制由n条平行线组成的背景，通常是垂直且等距的。所述的点N 维空间被表示为折线与顶点在平行的轴线； 第i 轴上顶点的位置对应于该点的第i个坐标。

漏斗图

• 漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观地发现和说明问题所在的环节，进而做出决策

雷达图

• 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。

三维可视化

主要应用

JReport、Excel、水晶报表、大数据魔镜、数据观

设计流程

需求分析

• 确立属性和变量维度
• 选择可视化图表类型
• 了解大屏尺寸
• 优化与测试
• 设计领域

五大要素

• 吸引眼球，令人心动（Attractive）
• 准确传达，信息明了（Clear）
• 去粗取精，简单易懂（Simple）
• 视线流动，构建时空（Flow）
• 摒弃文字，以图释义（Wordless）

接下来我们将开始对大数据可视化的每一种展示方式和使用进行具体的学习探索。