作为数据科学家或分析师、人工智能或机器学习工程师,我们大部分的工作都是向同事或主管解释事物,报告个人的工作和发现,数据可视化已经成为我们生活中必不可少的一部分。
而对于不了解或不感兴趣的人来说,原始数据就是长串随机数字、图像或音频文件。我们的工作是让这些人理解数据,并引导他们从这些数据中作出有用的推论。
罗伯特·科萨拉说:“数据可视化是挖掘和利用数据的关键。即便是最简单的可视化,也能够消除数据提供者对自己的数据被低估、误解或歪曲的忧虑。数据可视化能够改变人们对数据的理解方式,提高大众对数据的兴趣,并推动更多更好的数据开发。”
我们用数据描述历史和未来,但如果没有可视化,在外行眼里就和预言家或古老先知无甚区别。本文将带你了解数据可视化的重要性,分享一些专业的可视化技巧,以及一些创建精美可视化的工具、库和软件。
数据可视化的定义及其重要性
数据可视化是将数据视觉化或图像化的过程。这个过程很重要,它可以通过图像表达不同数据之间的关联。人脑善于理解信息图表,而电子表格、CSV文件或数据库中上百行的原始数据则往往令人焦头烂额。
数据可视化可以让趋势和模式显而易见,这在数据科学的探索性数据分析阶段尤为重要。数据可视化不仅对数据科学家、分析师和人工智能/机器学习(AI/ML)工程师很重要,在技术领域内外所有和数据打交道的人都应该学习这一技能。
数据可视化的应用
正如约翰·图基所说:图像最大的价值在于迫使我们关注到意想不到的东西。
数据可视化可以应用于几乎所有领域,每当需要洞察或推断数据时,就离不开数据可视化。但是,数据可视化并不仅仅是为了美观。以图像形式展示数据有如下几个原因:
可视化图表类型
既然知道了什么是可视化,那么就必须了解各种可视化图表的类型,以便讲述数据背后的故事。可视化图表有成百上千种,有些我们很可能永远不会碰到。我将分享几种我所了解的热门图表,排名不以重要性和兴趣为先后。
数据可视化的注意事项
“通过可视化,我们把信息变成了一个可以用眼睛探索的景观,一种信息地图。当你迷失在信息里时,信息地图能有所帮助。”——大卫·麦坎德利斯
有效的数据可视化是数据分析的最后关键一步,否则你可能会丢失重要的理解和信息。有很多事是寻求专业可视化的人必须知道的:
最佳的数据可视化工具和软件
只有运用好的工具或软件,才会有好的可视化效果。下面推荐几款个人使用过的最好的工具和软件:
数据可视化不是锦上添花的“外衣”,而是讲好故事的关键,希望本文分享的方法和资源能让你利用可视化更好地描述数据。
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