想要搞懂数据可视化，看这一篇就够了 _数据可视化

最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！
确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。
一、什么是数据可视化科学可视化、信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化” ，这是可视化研究领域的新起点。
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。

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1、科学可视化
科学可视化是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。

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2、信息可视化
信息可视化是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。

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3、可视分析学
可视分析学是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。

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二、为什么需要数据可视化人类利用视觉获取的信息量，远远超出其他器官，而数据可视化正是利用人类天生技能来增强数据处理和组织效率。

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可视化可以帮助我们处理更加复杂的信息并增强记忆。
大多数人对统计数据了解甚少，基本统计方法（平均值、中位数、范围等）并不符合人类的认知天性。最著名的一个例子是 Anscombe 的四重奏，根据统计方法看数据很难看出规律，但一可视化出来，规律就非常清楚。

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三、如何实现数据可视化在技术上，数据可视化最简单的理解，就是数据空间到图形空间的映射。

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一个经典的可视化实现流程，是先对数据进行加工过滤，转变成视觉可表达的形式（Visual Form），然后再渲染成用户可见的视图（View）。

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可视化技术栈
具备专业素养的数据可视化工程师一般来说需要掌握以下技术栈：

基础数学：三角函数、线性代数、几何算法
图形相关：canvas、svg、webgl、计算图形学、图论
工程算法：基础算法、统计算法、常用的布局算法
数据分析：数据清洗、统计学、数据建模
设计美学：设计原则、美学评判、颜色、交互、认知
可视化基础：可视化编码、可视分析、图形交互
可视化解决方案：图表的正确使用、常见的业务的可视化场景

四、常用的数据可视化工具学术界用得比较多的是R语言、ggplot2、Python可视化库等，普通用户喜闻乐见的是 Excel ，商业上的产品是Tableau、DOMO、 FineBI等等，是个精彩纷呈的世界。
1、D3
D3.js 是一个基于数据操作文档的 JAVAScript 库。D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。