什么是数据可视化？小白怎样快速上手？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了什么是数据可视化？小白怎样快速上手？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
什么是数据可视化
数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来，而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。
大屏可视化设计方法
准确把握业务需求
设计终归是助力业务的，准确的理解业务需求是至关重要的，它将贯穿整个设计的始终，也是可视化设计开始的必要前提。如何解决用户的问题，完成既定目标，都需要设计师对需求有一个比较准确的理解。直接有效的方法就是“沟通协作”。
图形化的方法选择
需求及数据确定后，接下来是数据图形化的选择，不同的目标不同的数据对于图表展示的选择也是有讲究的，如：部分占总体的比例(占比)更适合选用饼图、用来反映时间变化趋势的图形化更适合曲线图等等，总之不同的数据展示维度，选择的图表是有差异的。同样一组数据，存在多个图表同可展示，怎样选择最恰当的图表是至关重要的，合适有效的图表有助于信息有效的传达。遇到具体的数据要根据数据的维度，和要表达的业务目标，选择一种最佳的图表呈现。
这是可视化图表选择比较确切的一个方法，可以作为数据可视化图表的选择依据，有助于准确快速的把数据图形化。
首先根据业务目标结合数据维度确定大的关系(比较、分部、构成、联系)，随后选择合适的图表，填充数据设计排版即可。到这一步图表基本成型，但是比较基础，为了视觉效果和数据的传达，也会在此基础上进行优化设计。
设计尺寸的确定
可视化大屏一般都是多屏拼接或者LED\\LCD等材质屏幕。不同的屏幕显示像素、物理像素都不同，例如同样是3*2的拼接屏，输出像素可以是X1*Y1也可以是X2*Y2。这就造成了很多潜在问题，设计之初屏幕硬件及拼接方式需要提前确定。基本有两个方法，简单的说，方法一、拼接屏可以按照拼接后的横纵像素总和设计(拼接屏像素超大可等比例缩放)。LED/LCD屏幕设计也是同样的原理。方法二、按照硬件输出像素设计，硬件设备的输出像素一定是和整个拼接屏成比例或者是吻合的。所以按照输出像素设计是可以的。
页面设计及布局
屏幕的拼接方式及屏幕材质确定后，就可以进行页面的设计及布局，页面的布局主要是根据业务及数据的重要程度来设计，通常会把核心的数据要点放在中间，一方面中间是视觉中心，二来也是最容易传达给观众的核心位置。其他的数据放两侧，排列数据一定要考虑数据的关联性及联动性，应该有意识的把相关数据放在一起，当一组数据变化时联动效果更凸显，容易传达数据的价值。如果是拼接屏，切记在设计时让数据避开拼接缝，页面布局时就要考虑屏幕拼接方式，尽量把数据有序的展示在屏幕内，合理避开拼接缝减少对用户观感的影响。
设计风格的确定
风格的确定也是至关重要的，首先应该确定应用场景，要充分考虑室内、室外、光照、灯光、硬件等因素。设计是相通的，可用UI的方式来定义可视化设计风格，AB测试、情绪版等等。差异比较大的一点是应用场景的环境。
硬件设备的校对
当风格页确定后先别急于后面的页面设计，如果有可能的话，此时最好拿设计图去现场实地测试。确定现场硬件是否存在偏色问题、文字大小在合适的观看距离是否清晰可见、现场灯光光照等是否对设计有影响、拼接缝和数据是否有穿插、硬件设备输出是否和设计匹配等等。确认无误后在开展后面的页面设计工作。
SovitChart是一个免费的在线数据可视化平台工具，基于Echarts开源API研发的数据图表可视化界面开发工具，内置了各行业丰富的组件模板，无需编码只需通过鼠标拖拽控件就能设计出精美的图表可视化web页面，同时可以方便的与后端数据进行绑定，实现数据驱动页面的变化，实现炫酷的图表展示。
参考技术A6月28日帮威客发布大数据可视化中台BYTE·V
大数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，其重要性不言而喻。BYTE·V是帮威客自主研发的数据可视化中台，提供快速便捷的可视化开发设计环境与海量可视化资源库。
数据可视化中台BYTE·V具有开放共享的平台、丰富的资源积累、灵活的部署方式、多种数据源支持、多维立体可视化、智能可视化工具的六大特色，并具备强大的资源库，包括行业模板库、组件库、素材库、案例库、知识库等，能够满足不同行业客户在决策支持、趋势预测、公共安全、事件监测、业务管控、风险预警、地理分析等多个业务领域的可视化需求。
BYTE·V产品为企业客户提供了五大解决方案，即全景监控、数据中心、应急管理、公共安全、智慧教学，旨在打造全方位、立体化、多视角的大数据智能分析数据中心，帮助政府、企业等行业用户实时感知业务态势、用数据支撑管理与决策。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。本回答被提问者和网友采纳 参考技术C
问题一、什么是数据可视化
数据可视化就是借助图形手段，清晰有效地表达出数据传递的相关消息。例如：用报表、统计图等。
问题二、小白如何快速上手数据可视化
数据可视化是一个大的话题，对于小白而言想要最快的话，最简单也是最快的方式就是借助相关的工具或者系统。例如：百数搭建很多的系统都支持数据可视化，并且搭建方式还是托拉拽，让小白不仅是可以快速上手数据可视化，还能上手搭建系统。
Matplotlib进行数据可视化的快速上手指南
图表是数据探索过程的基础，它们让我们更好地理解我们的数据——例如，帮助识别异常值或所需要做的数据处理或者作为建立机器学习模型提供新的想法和方式。绘制图表是任何数据科学报告的重要组成部分。
Python 有许多可视化库用于制作静态或动态图。在本教程中，我将尽力帮助你理解 matplotlib 逻辑。
Matplotlib 是 Python 绘图库的重要组成部分，创建它是为了在 Python 中启用类似 MATLAB 的绘图界面。如果没有 MATLAB 背景，可能很难理解所有 matplotlib 部分如何协同工作以创建想要的图形。不过别担心，本教程将把它分解成逻辑组件以快速上手。
图形对象
Matplotlib 是分层的。Figure 对象由轴（或子图）组成；每个轴都定义了一个具有不同图对象（标题、图例、刻度、轴）。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。
要创建图形，可以使用“pyplot.figure”函数，或使用“pyplot.add_subplot”函数向图中添加轴。
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以上是关于什么是数据可视化？小白怎样快速上手？的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章