TIP
本文主要是介绍 数据可视化-精华综合总结 。
# 数据可视化的基本流程总结
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。
这也是“写代码的干不过做PPT”的部分原因。实际上，只要掌握了可视化的技能，我们的工作就更容易受到leader的认可。
可视化工具包括但不限于，Tableau，Excel，PowerBI，Python，R
# 可视化之前:探索性分析与解释性分析
二者之间有很重要的区别：探索性分析指理解数据并找出值得分析或分享给他人的精华。这就好比，在牡蛎中寻找珍珠，可能打开一百个牡蛎（尝试很多种方法）才最终找到两颗珍珠。而解释性分析，我们迫切希望能够言之有物，讲好某个故事--专注于两颗珍珠。
大多数时候我们汇报工作就是要做好解释性分析的工作。
# 可视化过程
一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤：
- 确定数据可视化的主题
- 提炼可视化主题的数据
- 根据数据关系确定图表
- 进行可视化布局及设计
图片来自：木东居士
可视化元素由3部分组成：可视化空间+标记+视觉通道
# 可视化空间
数据可视化的显示空间，通常是二维。三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题，如3D环形图、3D地图等。
# 标记
标记，是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类。
根据空间自由度的差别，标记可以分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图，分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。
# 视觉通道
数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，叫做视觉通道，通常用于展示数据属性的定量信息。
常用的视觉通道包括：标记的位置、大小（长度、面积、体积...）、形状（三角形、圆、立方体...）、方向、颜色（色调、饱和度、亮度、透明度...）等。
# 确定图表
数据之间的相互关系，决定了可采用的图表类型。常见的数据关系和图表类型的对应关系如下图所示：
图片来自：木东居士
在以后的专栏中，我们将逐步分享上述图片中出现的各图形应用案例及注意事项。 接下来，我们结合具体案例来讲述数据可视化的魅力
# 表格
使用表格时，需要记住的一点是：让设计融入背景，让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。相反，要使用空格来区分表格中的元素。
左表，框线过多容易扰乱阅读者的注意力，反之，三线表简洁干练，通常是论文及出版物表格样式的首选。
# 热力图
热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法，在显示数据的地方（数据之外）利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。
热力图绘制（excel2010版）：选中数据--开始--样式--条件格式（你可以根据需要选择合适的条件格式）。
# 折线图
我们通常可以借助折现图理解趋势，比如，时间序列的每年降雨量（每日将与量之和）；在某些情况下，折线图中的线可能代表一个综合的统计数据，比如平均值或预测的点估计。如果你还想展示范围（或者置信区间），可以直接在图上进行可视化。
源数据：
左图是多指标折线图，右图在折线图中展示范围内的平均值。
绘制右图时：先绘制avg--max折线图，然后右键“更改图表类型”，选择“面积图”；
右键“选择数据”，添加min折线图；最后选中“min折现图”，右键“设置数据系列格式”，选择“纯色填充--白色”。
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# 后台系统数据可视化页面设计总结
最近一段时间参与了几个后台系统数据可视化页面的项目，在项目过程中遇到了一些问题，通过对这些问题的思考收获了一些心得。这篇文章总结出我的所获分享给大家。
# 一、数据可视化在后台系统中有什么用？
业务运行过程中会产生大量数据，这些数据能反馈出业务的运行情况。但往往业务产生的数据会有很多种，量级也会十分大，梳理和分析数据是一件很耗时的事情。而数据可视化可以将大量的、抽象的数据通过详细的、具象的图形展示出来，帮助相关人员理解业务运行情况、分析趋势、预测风险、做出决策等。尤其是在定期业务汇报、活动运营监控等时候更是必不可少的。
# 二、数据可视化页面有哪些分类？
通过对现有的案例搜集分析汇总、聚类分析，以及对设计前辈们的经验总结，我整理出以下两种常见的类型：
# 01分析型页面
这类页面通常是后台管理系统内的数据展示和分析页面，一般是大量且全面的数据展示，并给出简单的数据分析，帮助决策。分析型页面由于要展示的数据指标较多，分析维度也丰富，通常会支持一些交互操作，如条件查询、分类查看等。
# 02运营型页面
这类页面时效性更强，一般使用在实时监测预警的场景下。多为大屏、色彩丰富、动效炫酷，可以营造氛围、打造仪式感、传递企业文化和价值。运营型的可视化页面，通常是实时数据的展示，不加任何的交互操作。
# 三、数据可视化界面的设计流程是怎么样的？
数据可视化项目的设计流程与其他项目基本一致，差异点在于设计者需要对业务数据十分熟悉，要明确了解数据指标之间的关系。然后需要熟练掌握各种常用图表类型的特点，能选择合适的图表类型展示各个数据指标以及之间的关系。下面会简单讲讲每一个环节都是如何进行的。
# 01确认需求
在确认需求阶段，首先要明确的问题是：页面的使用场景是什么？是放在业务系统中向内部运营人员提供数据分析功能，还是活动期间做数据监控和预警，又或者是对外展示宣传？
根据页面的使用场景，确定页面是运营型还是分析型，类型对页面设计阶段的影响较大。
另一个要明确的问题是：页面的使用者是谁？根据使用者的角色，分析他想从页面获取哪些信息，进而确定页面应该展示哪些数据、如何展示。
举一个例子，一个借贷平台要在一个会议上向合作资金方展示业务进展情况，需要在会议展厅大屏幕上投放一个数据可视化页面。资金方关注的无非是业务运转情况、资金情况、用户情况等，想从中看出与这个平台合作的价值与能带来的利益，所以页面定位为运营型的页面，可以展示一些业务动态数据、资金和用户数据等，能提升和完善企业形象。
# 02数据分析
在需求确定之后，页面要展示的内容基本已经确定。接下来需要做的是根据业务场景提取关键数据指标，分析各个数据指标的特点以及它们之间的联系，选择合适的图表类型。由于页面空间是有限的，所以要对数据指标进行重要级的排序，突出显示重要级高的，适当弱化重要级较低的。这一步与业务结合十分紧密，应尽量与需求方及时沟通确认。
下面是几个常用的图表类型，并对使用场景做简单的介绍：
在选择图表类型时除了要考虑能否表达数据意义、是否容易理解外，还要考虑是否可实现，要及时和开发沟通。
# 03页面设计
前面所有的分析和研究都是为了页面设计这一步做准备。
（1）设计页面之前，首先要确定界面的尺寸和投放设备。
如果是运营型页面，通常投放在各种大屏上，这类屏幕的尺寸多种多样，需要提前确定好尺寸。
如果是分析型页面，主要在电脑屏幕上查看，能与市场主流的界面尺寸完美适配便可，目前主要考虑的是1280、1366、1440、1920等宽度的屏幕。
（2）接下来开始版式设计。由需求确定和数据分析阶段已确定好的数据重要级和图表类型，进行页面的版式设计。此时最重要的一点是：让最重要的信息最容易被看到。
（3）然后是视觉设计，分析型页面和运营型页面在视觉效果上差异较大。
分析型页面通常是放置在后台系统内，视觉风格上要与整个系统保持一致，因为此时页面使用者是业务人员，关注的本质是数据本身，应简化视觉效果，突出数据本身，在数据维度多量大的情况下，可以灵活加入少量的交互方式。
运营型页面的风格绚丽且让人沉浸，通常会结合多样的色彩、炫酷的动效或视频，打造丰富的视觉效果。
（4）视觉设计完成后，要和相关方确认最终方案进行定稿。主要是和需求方和开发确定方案的准确性、易读性和可行性，定稿后开始开发。
# 04开发实现
这个阶段多和开发小伙伴们沟通，跟进实现效果，发现问题及时调整，保证上线后的视觉效果。
# 四、项目中遇到的一些问题
最后记录几个项目中遇到的问题和最终的解决方案。
# 01. 动态背景无法显示
在一个运营型页面中，我们使用了Canvas的动态背景丰富视觉效果。但在不同设备上演示的时候，由于设备原因，会导致动态背景无法正常展示。为了解决这个问题，我们做了两种准备，一种是在正常的设备上继续使用动态背景，另一种是退而求其次，用一张相似视觉效果的静态背景图替代。
# 02. 字体无法正常显示
大多数用户都不曾在电脑上安装过默认字体以外的字体，所以在设计界面的时候应尽量使用默认字体，如有特殊字体则需要前端开发嵌入字体包，但也要尽量减小字体包大小，避免增加页面的加载时间。
# 参考文章
- https://blog.csdn.net/lsxxx2011/article/details/104104198
- https://www.zcool.com.cn/article/ZMTIxMDA0NA==.html
