你一定看过很多数据可视化示例。但是数据可视化是什么意思呢？是图形？是图表？还是仪表盘？
简而言之，数据可视化是以图形的方式呈现结构化或非结构化数据，从而将隐藏在数据中的信息直接呈现给人们。
数据可视化最大重要性是在于它帮助人们更快地理解数据。
寻找堆积如山的信息之间的联系并不容易，但图形和图表可以将无形的信息，转化为可见的图形符号，直接清晰地表达出来，帮助你快速发现关键点。
这还不是全部……数据可视化的其他重要性：
研究表明，人们记得他们看到的大约80%的事情，但只记得他们读过的20%。大脑记忆图像的速度比抽象单词快一百万倍。
所以，可视化数据可以加深人们对信息的记忆。
显示大数据的能力是数据可视化的另一个重要方面。例如，由FineReport构建的仪表板可以集成来自不同资源的大数据，反映实时数据，并在大屏幕上显示。因此，人们可以在不同部门的大数据之间建立联系，并监控业务绩效。它为商业开辟了新的途径。
区分相同类型图形（如圆柱、圆环、蜘蛛等）的长度、高度或面积，来清晰表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法将使观众一眼就能看到数据和它们之间的比较。在制作这样的数据可视化图形时，使用数学公式来表示精确的比例。
示例：
b、联邦预算图
如上图所示，在美国联邦预算图中，资金流以不同的货币流量明确表示，每笔金额所占的比例。
c、企业能力模型蜘蛛图
如上图，通过蜘蛛图可以看到公司在盈利能力和风险控制能力上的能力接近100分，可以说是出类拔萃。
通过颜色的深度来表示索引值的强度和大小，是数据可视化设计的常用方法。用户可以一眼看出指标数据值的哪个部分更突出。
a、单击热图
b、地震热图
下面的热图显示了地图上每个地方的地震强度和地震强度的分布。
通过使用具有真实含义的图像和图标，可以更逼真地显示数据和图表，并可以轻松传达数据的含义。
例如，下图显示了男性和女性图标作为背景的比例。通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据，用户可以更容易地理解图形的含义。
通过将抽象的指标数据转换成熟悉的、易于理解的数据，用户更容易理解图形的含义。
a、什么是非结构化数据？
大家都知道，悬浮在海里的冰山只是冰山一角。
海底的冰山是冰山的绝大部分。解释非结构化数据和结构化数据的数据量，通过概念转换的形式描述非结构化数据的特征，非常形象，更容易理解未知和困难的概念。
b、信息图是概念可视化最广泛的表示
我们在设计指标和数据时，使用具有相应实际意义的图形来组合演示文稿，会使数据图表显示得更加生动，使用户更容易理解图表要表达的主题。它是最常用的数据可视化类型。
这一点我怎么强调都不为过：在选择数据可视化类型之前，了解你的数据非常重要。
现在，我假设你了解你的数据，并且拥有正确的数据可视化工具。让我们继续，为你的项目选择最好的数据可视化类型，并进行令人印象深刻的设计。
何时使用条形图？
如何设计？
何时使用饼图？
饼状图可以很容易地表达部分与整体的关系，适用于离散数据和连续数据。当数据量很小时，这种方法最有吸引力，也最容易理解。
何时使用折线图？
直接在行尾显示文本标签：
何时使用面积图？
何时使用散点图？
不超过两条趋势线：
何时使用气泡图？
当你想要显示比较和排名时。
确保文本标签清晰：
气泡大小应合适：
不要用奇怪的形状：
什么时候用热图？
热图可以显示分类数据，使用强烈的颜色对比感来表示地理区域或数据列表。
这些是入门级数据可视化类型。你可以用这些基本图表，来正确而有意义地表达你的数据。
数据可视化的好处是直观地呈现大量数据。如果你的显示看起来很困难，你需要回去看看你是否使用了错误的数据表示，或包含了过多的逐字信息。
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