Excel长大了，便成了数据可视化
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Excel长大了，便成了数据可视化相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本周内容一览
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周一：Excel长大了，便成了数据可视化
周二：作品集高能干货
周三：设计师的人情味能对世界产生多大的改变
周四：梵克雅宝的镶嵌技术牛在哪？
周五：60年代西方时尚时装潮流是什么？
周六：书籍设计，赢在草稿
周日：距离灵感大爆炸，还欠这些火候
前段时间我们发了《》这篇文后，与许多同学进行了“刻苦铭心”的交流，交流的结果是，我发现许多同学做不出具有良好逻辑的信息可视化图，主要问题是在于不知道如何整理数据。
整理数据是不少工业设计或建筑设计的同学非常头疼又不得不面对的事，家都不想收拾，何况是很多组长的都差不多的数据。完整的数据信息表达能够体现你对问题的调研程度和严谨程度，且体现了一名优秀的设计师该有的逻辑性。没事，既然为同学们写了可视化，当然就要有始有终，今天的文章我们继续来讲信息可视化数据的整理，以及我们该如何对可视化进行创新。
数据是可视化的基础，一旦数据有了良好的逻辑顺序安排，那么选择适合的信息可视化图表加以配合，就很容易达到清晰明了的效果。
虽然之前我们提过可视化图表不要过度依赖EXCLE，但在前期数据整理阶段EXCLE还是一个离不了手的工具(大型真香现场）
你在调研后得到了一手资料、二手资料，有数据，有文字信息，那么整理数据就是一个复杂的过程。
该如何把数据串联成纵横都能联系的上的图表，这就是问题的关键，这也是信息可视化的第二个步骤。
许多同学跳过这个步骤或者说在这一步没有好好推敲，就急着进行下一步——图表的选择，但这是十分错误的。
关于具体的数据整理流程同学们可参考下图：
信息可视化的数据分为以下几类，这里大家要注意的是：先制作统计图表，再选择图表类型。
一维数据：X轴一个维度如果1、2、3、4 ···
二维数据：X，Y两个二维度（1、2），（3、4），（5、6），（7、8）···
三维数据：X，Y，Z三个维度（1、2、3），（4、5、6），（7、8、9）···
多维数据：X，Y，Z，···多个维度（1、2、3、4、···），（5、6、7、8、···）
时态数据：具有数据属性的数据集合。
层次数据：具有等级或层次关系数据集合。
信息可视化运用了形象化的方式把不易理解的抽象画、感性化的概念直观的表现和传达出来。它是一个视觉元素/语言与信息/数据组合，最终与观众交流，这三者的关系会相互转换。
在拆分数据的时候，我们要明白，整理数据的核心是你要知道什么是数据，它不仅仅是数字，信息可视化可以划分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据等等。
虽然数据的种类划分有很多，但是这些数据它们是描绘现实世界的真实表达，数据的数量级划分也会影响数据表达的结果。
数据可视化的图片并不是一次就能做好的，在数据整理后，制作图片后，总是需要经过多次修改，数据可视化的图都是不断通过迭代优化出来的。
判断一个数据可视化图是否是好的图，需要考虑以下5大灵魂问题：
你有什么数据？
关于数据你想知道什么？
数据可视化的表现形式是什么？
你从数据可视化的图中看到了什么？
看到的讯息是否是有意义的？
问题环环相扣，后一个答案取决于前一个答案，所以对于这些问题，我们在制作信息可视化的时候需要反复推敲。
当然，最完美的方案是你能能整理出来的一个多维数据，建立多维数据库，通过多维数据的组合，在自己的数据可视化图中，更多的展现数字信息。
多维数据库是指将数据存放在一个门维数组中，人们可以通过多维视图来观察数据。
多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
1858年全球移民的流线图，色块代表移民者的母国，线宽代表移民人数（一毫米相当于1500人）
MAP COURTESY LIBRARY OF CONGRESS
数据可视化大家想要做好有两个关键点始终不能忽略：
1. 在整理、筛选好逻辑顺序后，尽可能展现更多数据
2. 以较新的角度观察和体悟问题表达的重点
以史上最杰出的绘图大师——查尔斯．约瑟夫．米纳德绘制的地图为例，他在一生绘制了无数张图表，在绘图的技巧、绘图的主题上做了许多的创新，他不仅开创了许多重要的主题绘图技巧，也改良了其他技术。
他是在70岁退休后才开始全心全意整理和创建数据地图的，那么下面列举他的几个案例分享：
下图表现的是1858年法国各地运送到巴黎市场的肉品数量。
圆饼图是英国工程师普莱菲（William Playfair）创造的。但是米纳德时把圆饼图运用到地图上的第一人，并加入了自己的创新，把圆饼图制作成了比例符号。
圆饼的不同大小，代表各个地区被提供肉品的数量，不同的肉类被分成了不同的颜色，黑色是牛肉、红色是小牛、绿色则是羊肉。有供应肉品的地区以黄色标示，而没有供应的地区以浅褐色标示。
现今，这种制图方法依然被沿用。
国各地运送到巴黎市场的肉品数量
下图是米纳德以时间演进呈现同一个资讯，表现棉花进口图，这一张绘图也是一个很好的范例，流线结合地图里并不是米纳德首创，但他确实提高了这么做的水准。
这些地图是用来说故事的，米纳德说，信息地图对「你的眼睛说话」。米纳德绘制各种事物的流线，从煤、葡萄酒到人和语言，米纳德总是以资讯为优先，因此经常使地图变形以容纳所有资讯。
以上。信息可视化看起来很复杂，但实际确实也不简单。它需要你们有完整清晰的逻辑来思考问题，解决问题，且还能展现你出色的设计能力。所以，希望今天的文章进一步解决了同学们信息可视化的问题，勤加训练的同时还能提高自己的逻辑思考能力。
感谢今天为你治疗作品集的导师：LUISE
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以上是关于Excel长大了，便成了数据可视化的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
Python使用matplotlib或者Seaborn箱图（boxplot）可视化时汉语（中文）标签显示成了框框□□什么情况我们有解决方案。