真实的数据可视化应该是这样的

　　数据可视化从200多年前基本饼图发明时的造成至今已走过漫长的历程。现在，因为数据大潮的到来和人们关于数据使用的讨论，一种新的设计语言正在兴起，它能够优美地将大数据中的繁杂简化成既美观又富有意义的可视化图形。

　　大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 不管你是学习基本的柱状图仍是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，通过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。

　　这样的过程， 有时候能够用自动化的工具来完成。 不过， 差很少任何须要针对两个以上的数据集进行清洗的工做总会须要或多或少的人工的工做。有不少工具可以把XLS文件转化为XML的格式或者把时间戳转换为其余日期格式。可是， 要想把一个公司的内部使用的销售类型与竞争对手进行比对， 或者对输入错误进行检查， 或者对不一样的Encoding或者OCR产生出来的文字进行检查时， 就只能靠手工来处理了。

　　和柱状图比起来， 气泡图能够在一样的空间表现更多地数据， 饼图能够更清晰地表现总体和局部的关系， 树状图可以更好地表现分层的结构。然而， 这些图在简单明了方面都没法与柱状图相比。在组态概念出现以前，要实现某一任务，都是经过编写程序（如使用BASIC,C,FORTRAN等）来实现的。编写程序不但工做量大、周期长，并且容易犯错误，不能保证工期。组态软件的出现，解决了这个问题。对于过去须要几个月的工做，经过组态几天就能够完成。

　　在考虑数据可视化设计方案时， 咱们要问本身的第一个问题就是：“这个方案比柱状图好吗？” 若是你须要在一个单一维度上可视化一个可量化的数据集，那么不多有别的方式能比得上柱状图。 相似的， 时间序列最好表现为线状图， 而散点图通常用来表现两个线性度量的相关性。 在数据可视化设计中， 使用这些从18世纪以来就一直在使用的图风险最低。 而柱状图对于进行数据比较的可视化来讲是最佳方式。 由于咱们人眼最习惯的比较方式就是将两个东西并排比较。

　　可视化的设计者常常但愿可以在最终设计上加上动画。 动画是一种链接数据和变化趋势的很是有用的工具。 不过动画也经常会致使对你的数据的错误理解。 你须要对它会如何影响你的最终效果进行评估， 而不是简单地在最后加上动画效果。 动画最适合表现的， 是揭示数据如何在不一样状态下组合在一块儿， 如何随时间变化或者是如何相互影响的等场合，组态软件彻底能够实现。

　　通常的设计原则是， 动画要简单， 可预测而且能够从新播放。 让用户可以屡次播放动画， 可让他们看到动画元素从哪里开始到哪里中止。 要避免不一样元素在移动中互相覆盖， 不要让元素的运动不可预测。 对于复杂的动画， 研究代表， 能够把动画分解为几个不一样的阶段，在每一个阶段暂停一会给用户一些时间来体会。 这样有助于提升用户的理解。

　　数据可视化能够产生一些分析结果， 不过须要指出的是， 可视化是一个辅助分析的工具， 而不是数据分析的替代， 它也不是统计的替代： 你的图形可能揭示了一些数据差别或者数据的相关性。 不过， 要得出存在这些差别和相关性的可靠结论， 还须要运用统计的方法。

　　如今大量的可视化编程库和教程使得普通的人员在进行基于Web的可视化中， 也能够设计出高质量的可视化产品。 然而， 要想真正设计一个可以提供深刻看法， 或者可以清楚表达的可视化产品， 除了编程以外， 还须要不少其余的技能。