【数据可视化 第一周】解构数据可视化

梳理大纲： 解构数据可视化
【1】了解数据可视化的基本流程：4个关键步骤
【2】熟悉可视化视觉映射的基本原理及其三要素

资料共享：
《数据可视化的基本流程》微信文章
《数据可视化过程》微信文章
《数据可视化的基本原理与方法》书籍 p66

From 数据可视化 学习小组：由【木东居士】公众号 定期发起
对数据感兴趣的伙伴们 可一同在此交流学习

可视化目标

洞悉蕴含在数据中的现象和规律，从而帮助用户高效而准确的进行决策

数据可视化过程

主要包括以下4个步骤：
【1】确定数据可视化的主题
【2】提炼可视化主题的数据
【3】根据数据关系确定图表
【4】进行可视化布局及设计

【1】确定数据可视化的主题：

主要看业务的具体需求
比如是要展现增长用户的分布？还是用户的日常行为统计？

【2】提炼可视化主题的数据：

根据业务需求，确定涉及的数据指标
（基于不同的分析目的，所需要的数据维度是不同的）

注：建议先提炼明确 最重要的1-2个数据指标，提高效率
PS：需要全面掌握 现有数据间的相互关系

通常，数据之间的相互关系包含如下几类：
—— 趋势型：
通常研究的是某一变量随另一变量的变化趋势，常见的有时间序列数据的可视化
—— 对比型：
对比两组或者两组以上的数据，通常用于分类数据的对比
—— 比例型：
数据总体和各个构成部分之间的比例关系
—— 分布型：
展现一组数据的分布情况，如描述性统计中的集中趋势、离散程度、偏态与峰度等
—— 区间型：
显示同一维度上值的不同分区差异，常用来表示进度情况
—— 关联型：
用于直观表示不同数据之间的相互关系，如包含关系、层级关系、分流关系、联结关系等
—— 地理型：
通过数据在地图上的地理位置，来展示数据在不同地理区域上的分布情况，根据空间维度不同，通常分为二维地图和三维地图

【3】根据数据关系确定图表

【4】进行可视化布局及设计

页面布局方面：
聚焦——优化排版，突出重要数据信息
平衡——保持空间位置平衡
简介——突出重点，避免复杂冗余

图标制作：
数据层面——处理极端值，避免可视化观感
非数据层面——背景色网格线等 美化

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