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如何进行数据可视化和分析数据可视化和分析是一种将数据转化为可视化图表和图形的技术，并利用这些图形来解释和分析数据的过程。
在数字时代，数据的产生和积累日益庞大，只有通过数据可视化和分析，我们才能更好地理解和利用这些数据，从中发现信息和洞见，为决策提供有效的支持。
本文将介绍如何进行数据可视化和分析的方法和步骤。
一、数据收集和准备在进行数据可视化和分析之前，首先需要收集和准备数据。
这包括确定数据的来源、获取数据、清洗数据等步骤。
数据收集的性质和目的将决定后续数据可视化和分析的方向和方法。
二、选择适当的可视化工具和技术选择适当的可视化工具和技术是进行数据可视化和分析的关键。
根据数据的性质和需求，可以选择使用图表、图形、地图、仪表盘等不同的可视化形式。
常用的可视化工具和技术包括Excel、Tableau、Power BI、Python中的Matplotlib和Seaborn等。
三、设计和创建可视化图表在选择好合适的可视化工具之后，需要进行设计和创建可视化图表。
在设计过程中，需要考虑数据的类型、关系和维度，选择合适的图表类型，并优化图表的布局、颜色和标签等元素，以确保图表清晰、易读和易懂。
四、解读和分析可视化图表创建好可视化图表之后，需要对图表进行解读和分析。
通过对图表的观察和比较，我们可以发现数据的趋势、关联和异常等信息，并从中得出结论和洞见。
此外，还可以利用交互式可视化工具，对图表进行进一步的探索和分析。
五、深入挖掘数据数据可视化和分析的目的不仅仅是为了展示数据，更重要的是深入挖掘数据背后的信息。
可以通过数据的筛选、排序、过滤等操作，进一步挖掘数据的价值。
同时，还可以利用数据模型和算法进行预测、聚类、分类等高级分析，以实现更深层次的数据洞察和价值创造。
六、结果展示和分享数据可视化和分析的成果需要进行结果展示和分享。
可以将可视化图表制作成报表、幻灯片，或者发布到网站、博客和社交媒体上，以便更多人了解和使用。
图书馆的信息可视化与数据可视化信息可视化和数据可视化是当今数字化时代的重要技术手段，它们也被广泛应用于图书馆领域。
在图书馆中，信息可视化和数据可视化为用户提供了更直观、易懂的数据展示和信息查询方式，大大提升了用户的体验和满意度。
一、信息可视化在图书馆的应用信息可视化是一种通过可视化的呈现方式，将复杂的数据和信息变得更加易懂和直观的技术手段。
在图书馆中，信息可视化被广泛用于以下几个方面：1.数据统计与分析：图书馆收藏的图书数量、借阅次数、读者类型等大量数据可以通过图表、柱状图、饼状图等方式进行可视化展示，方便图书馆管理者进行数据分析和决策。
2.馆藏图书展示：借助信息可视化的技术，图书馆可以将新书推荐、热门图书、不同主题的图书等通过视觉方式进行展示，使读者更容易获取到感兴趣的图书信息。
3.座位预约与使用情况：借助信息可视化技术，图书馆可以将不同区域、楼层的座位情况通过实时的可视化界面展示给读者，读者可以直观地了解到哪些座位尚有空余，提升座位利用率。
4.活动推广与宣传：通过信息可视化技术，图书馆可以将各类文化活动、讲座、展览等通过图表、海报等形式进行可视化展示，吸引读者参与和了解活动信息。
二、数据可视化在图书馆的应用数据可视化是通过图表、地图、网络图等视觉化方式来展示和呈现数据的技术手段。
在图书馆中，数据可视化有着广泛的应用场景：1.图书检索与推荐：通过数据可视化技术，图书馆可以将读者的搜索关键词、浏览记录等数据进行可视化展示，进而提供个性化的图书推荐服务，满足读者对不同主题和领域的需求。
2.文献引用与研究分析：借助数据可视化技术，图书馆可以将学术文献的引用网络、作者合作关系等进行可视化展示，为科研人员提供更直观的研究分析工具。
3.阅读路径与足迹追踪：通过数据可视化，图书馆可以追踪读者在图书馆中的阅读路径，了解读者的兴趣偏好和倾向，从而优化图书馆的藏书布局和馆藏推荐。
4.数字资源利用：数据可视化可以将数字资源如电子书籍、期刊数据库等的内容、使用情况进行可视化展示，帮助读者更好地利用和探索数字资源。
如何进行数据可视化分析随着数据的不断增多和复杂度的不断提升，数据可视化分析已经成为了数据分析的重要环节。
通过数据可视化，我们可以更直观、更有趣地呈现和交互数据。
本文将为大家介绍如何进行数据可视化分析。
一、数据准备数据准备是数据可视化分析的第一步。
在进行数据可视化分析前，我们需要对数据进行清洗和处理，只留下有效的数据，并将其进行适当的格式化。
此外，还需要了解数据来源和背景，以便更好地了解数据的内涵和含义，并为后续的分析奠定基础。
二、选择适当的数据可视化工具选择适当的数据可视化工具是数据可视化分析过程中的重要一环。
目前市场上有很多种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI、matplotlib、ggplot2等。
在选择工具时，需要根据分析目的、数据类型和个人习惯等多个因素进行考虑。
三、确定数据可视化设计方案在进行数据可视化分析前，需要根据分析目的、数据类型、数据规模和用户需求等多个因素进行设计方案的确定。
例如，在图表类型的选择上，需要根据数据类型、数据关系和目的进行选择。
四、构建图表构建图表是数据可视化分析的核心过程。
在构建图表时，需要注意以下几点：1. 选择合适的图表类型。
目前常用的图表类型包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。
2. 调整图表颜色和布局。
颜色和布局对于图表的易读性和吸引力有很大的影响。
3. 添加标签和注释。
标签和注释可以让读者更好地理解图表，并发掘图表背后的含义。
五、分析数据通过对构建好的图表进行分析，可以更好地理解数据，并从中发掘出有价值的信息和趋势。
在分析数据时，需要注意以下几点：1. 对异常数据进行关注和处理。
异常数据可能会干扰分析结果，需要进行处理和排除。
2. 从多个角度进行分析。
不同的视角可能会发现不同的信息和趋势。
六、交互式可视化分析交互式可视化分析是数据可视化分析的最终环节。
通过交互式可视化分析，可以让用户更好地了解数据，并进行更深入的分析和挖掘。
例如，在构建交互式可视化分析时，可以添加交互式滑块、下拉菜单等控件，让用户能够自由浏览数据的不同方面，快速响应数据的变化和趋势。
如何进行数据可视化分析数据可视化分析是一种通过将数据转化为图形、图表或其他可视化形式来理解和传达数据的方法。
它将复杂和大量的数据转化为易于理解和分析的形式，帮助用户发现数据中的模式、趋势、关系和异常。
本文将介绍如何进行数据可视化分析，并按照以下几个方面进行详细讨论：数据准备、选择可视化工具、设计视觉元素、解读和传达数据。
第一章：数据准备在进行数据可视化分析之前，首先需要准备好数据。
这包括数据收集、清洗和整理。
数据收集是指从各种来源获取数据，包括数据库、日志文件、传感器等。
数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复数据，以保证数据的质量。
数据整理是指将数据转换为适合可视化的形式，比如表格、矩阵或者时间序列。
在数据准备过程中，要确保数据的准确性和完整性。
第二章：选择可视化工具选择合适的可视化工具对于数据可视化分析至关重要。
市面上有许多数据可视化工具可供选择，如Tableau、Power BI、D3.js等。
不同的工具有不同的特点和功能，适用于不同的应用场景。
比如，如果需要交互性更强的可视化，可以选择D3.js；如果需要实时监控数据，可以选择Tableau。
在选择可视化工具时，要考虑自己的需求和技术能力，并学习相关工具的基本操作和高级功能。
第三章：设计视觉元素设计视觉元素是数据可视化分析的关键。
它包括选择合适的图表类型、颜色、字体和布局等。
首先，要根据数据的类型和目的选择合适的图表类型，如条形图、折线图、饼状图等。
其次，要选择合适的颜色方案，以突出重点和区分不同的数据类别。
还要选择易于阅读的字体和布局，使得图表清晰明了。
在设计视觉元素时，要注意保持简洁和一致性，并避免使用过多的装饰和复杂的图形。
第四章：解读数据进行数据可视化分析后，需要对结果进行解读。
首先，要根据图表中的趋势、模式和关系等来分析数据，发现隐藏在数据背后的洞察力。
其次，要比较不同图表之间的差异和相似之处，找出相关性和影响因素。
最后，要将数据可视化结果与实际情况进行比较，分析数据的有效性和可靠性。
数据分析知识：如何进行数据可视化分析数据可视化分析是将数据通过图形化方式呈现给用户以便于用户理解的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化已经成为人们进行数据分析和决策的必备工具。
数据分析人员往往需要处理大量数据，通过数据可视化工具可以使得数据更直观，更容易理解，也更有助于决策。
数据可视化可以使用多种工具，最常用的包括Excel、Tableau、PowerBI等。
这些工具都有自身的特点和优缺点，但都可以实现对数据的可视化分析。
在使用这些工具时，需要充分考虑数据的特点和用户的需求。
以下是进行数据可视化分析的一些简单步骤。
第一步，了解数据。
在进行数据可视化分析之前，需要了解数据的来源以及数据的特点。
这些特点包括数据类型、数据量、数据的关联性等。
只有了解数据的特点，才能更好地选择合适的可视化方式和工具。
第二步，选择合适的可视化方式。
在选择可视化方式时，应根据数据的类型和分析目的来选择。
例如，如果数据是时间序列数据，则可以选择折线图；如果数据是表格数据，则可以选择柱状图或堆积图。
当然，还可以选择其他更加有创意的形式，例如词云图等。
第三步，设计图表。
在进行可视化分析时，设计图表是非常重要的。
设计图表时应考虑以下几个方面：1.风格和颜色。
应根据数据的特点和用户需求来选择合适的风格和颜色，并保证颜色和使用场景相适应。
2.布局和比例。
图表的布局和比例应符合艺术设计的要求，保证整个图表美观大方。
3.标题和标签。
图表应该有清晰的标题和标签，让用户能够清楚地理解数据。
第四步，呈现数据。
在设计完成图表后，需要将数据进行呈现。
呈现数据可以使用多种方式，例如报表、仪表盘等。
不同的呈现方式适用于不同的数据分析场景，可以根据具体需求来选择。
在进行数据可视化分析时，需要注意以下几点：1.熟练掌握可视化工具的使用方法，以提高效率和数据呈现的质量。
2.完善数据清理和数据准备的工作，以保证数据的准确性和可信度。
3.考虑用户的使用场景和需求，以制作合适的图表。
如何做好数据分析中的数据可视化？标题：如何做好数据分析中的数据可视化？引言概述：数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能够将抽象的数据转化为直观的图表和图形，帮助我们更好地理解和解释数据。
然而，要做好数据可视化并不容易，需要考虑到数据的准确性、可读性和可解释性。
本文将从数据选择与准备、图表选择与设计、视觉编码与标注、交互与用户体验等四个方面，详细阐述如何在数据分析中做好数据可视化。
一、数据选择与准备：1.1 确定可视化的目标：在进行数据可视化之前，首先需要明确我们的目标是什么。
是要比较不同数据之间的关系，还是要展示数据的趋势和模式？只有明确了目标，才能选择合适的数据和图表类型进行可视化。
1.2 清理和处理数据：在进行数据可视化之前，需要对数据进行清理和处理。
这包括去除缺失值、处理异常值、转换数据类型等。
清理和处理数据可以保证可视化结果的准确性和可靠性。
1.3 选择合适的数据源：在进行数据可视化之前，需要选择合适的数据源。
数据源可以是数据库、Excel表格、API接口等。
选择合适的数据源可以保证数据的及时性和完整性。
二、图表选择与设计：2.1 选择合适的图表类型：根据数据的特点和目标，选择合适的图表类型进行可视化。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图等。
选择合适的图表类型可以更好地展示数据的特征和关系。
2.2 设计清晰简洁的图表：在设计图表时，要注意保持图表的清晰简洁。
避免使用过多的颜色和图形元素，保持图表的可读性和易理解性。
同时，要合理选择图表的尺寸和比例，使得数据能够充分展示。
2.3 考虑图表的可解释性：在设计图表时，要考虑图表的可解释性。
为图表添加必要的标注和注释，解释数据的含义和背后的原因。
这样可以帮助观众更好地理解和解释数据。
三、视觉编码与标注：3.1 使用合适的视觉编码：在进行数据可视化时，要合理选择和使用视觉编码。
视觉编码包括颜色、形状、大小、位置等。
不同的数据类型适合使用不同的视觉编码，例如使用颜色来表示分类变量，使用大小来表示数值变量等。
如何做好数据可视化分析？数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的实质是借助图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息，使通过数据表达的内容更容易被理解。
那么，怎样来分析大量、复杂和多维的数据呢？答案是要提供直观的、可交互的和反应灵敏的可视化环境。
因此，数据可视化的主要特点是：⚫交互性。
用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。
⚫多维性。
可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。
⚫可视性。
数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
一个完整的可视化分析流程如下：如何做好可视化分析呢？以Tempo大数据分析平台可视化探索为例，介绍如下。
丰富的图表元素，支持多维度数据展示，让数据价值更“可视”把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表）是让数据发挥作用的第一步，因此图表是可视化的核心。
要达到合适的数据用合适的图表展示，我们需要掌握图表的特性，可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类，可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。
示例如下：多样的图表交互，提升分析交互性，让数据逻辑更清晰。
可视化分析可以对以多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换、链接等各种分析操作，以便剖析数据，使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据，从而深入了解包含在数据中的信息和内涵。
钻取钻取包括上卷与下钻。
上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。
下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。
唯独切换用于实现跨层级的数据钻取。
联动可视化设计不一定需要将所有信息同时展示，而是通过筛选随时调取感兴趣的数据绘图，此时，就需要图表联动功能。
如何进行数据分析及数据可视化工作在当今信息化建设日益火热的时代，数据分析和数据可视化成为越来越受人注目的热点话题，同时也是企业实现商业价值的重要手段之一。
如何进行数据分析及数据可视化工作，是每个从业者都需要掌握的核心技能，下面我将分享一些我在数据分析和数据可视化方面的一些思考。
一、数据采集与整理数据采集是数据分析的第一步，为了得到准确的数据，我们需要采集合适的数据，并将它整理为可处理的格式。
采集数据的方法有很多种，可以通过API接口、爬虫、数据库等方式获取，也可以利用网页抓取、邮件提取等途径，再加上手工录入等手段，从而将海量的数据转化为可处理的数据集。
在得到源数据后，我们需要进行数据清洗和整理，将数据按照一定的规则进行分类、去重、去除异常值、填充缺失值等操作，以便更好地分析和解读数据。
二、数据分析数据分析是数据分析工作的核心环节，它是指将采集整理好的数据进行深入挖掘和分析，然后对数据进行数据可视化呈现，直观地展示数据的基本规律、趋势、变化等特征。
在数据分析中，我们可以运用统计学、概率论、机器学习等方法，对数据进行建模、分类、聚类等操作。
在此基础上，可以运用回归分析、时间序列分析和市场细分等技术，深入挖掘数据的潜在价值和商业价值。
三、数据可视化技术的应用数据可视化可以将大量的复杂数据用图表、图像等形式直观地展现出来，帮助用户更好地理解和解读数据。
数据可视化通常包括柱状图、饼状图、折线图、雷达图、热力图等多种图表类型。
在数据可视化工作中，需要注重数据展现的精准性、简洁性和美观度。
通过对数据可视化工具的使用，可以快捷地生成多种图表，包括Excel、Tableau等等。
四、数据分析与数据可视化工作的应用场景数据分析与数据可视化工作可以应用于各种行业和领域，如市场调研、营销数据分析、客户关系管理、竞争情报分析、工业设备监控和医疗诊断等领域。
在市场调研中，数据分析和数据可视化可以帮助企业了解市场情况和客户需求，进行产品研发和营销策略规划。
如何进行数据可视化分析随着信息技术的不断发展，数据分析已经成为了时下最热门的话题之一。
而数据可视化分析，就是其中最受欢迎的一种方式。
数据可视化分析可以将复杂的数据关系转化为更加直观、易于理解的可视化形式，便于决策者对数据信息进行分析和应用。
本文将为您介绍如何进行数据可视化分析。
1. 确定数据分析目的和数据来源在进行数据可视化分析之前，首先需要明确的是，我们要达到什么样的分析目的和需要分析什么样的数据。
我们必须有一个清晰的分析目的，明确数据可视化的主题和范围。
同时，我们需要收集相关的数据，数据来源也需要明确。
2. 选择可视化工具数据可视化需要依托可视化工具来实现。
不同的可视化工具，有着各自的优缺点和适用范围。
在选择可视化工具时，一定要根据自身的分析目的和数据特点，选择最适合的可视化工具。
常见的可视化工具有：Tableau、Power BI、Excel、Python、R 等。
其中，Tableau和Power BI是商业化软件，相对来说使用起来较为便捷，而Excel、Python、R则相对更加灵活，需要自己编写代码。
对于初学者而言，推荐使用Tableau和Power BI等可视化工具。
3. 数据清洗和预处理在进行数据可视化之前，我们需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据清洗和预处理主要包括以下几个方面：（1）数据清理：删除重复数据、填充缺失数据、修正错误数据等。
（2）数据转换：将数据按照一定的规则进行转换，使其更加适合进行分析。
（3）数据合并：将不同来源、不同格式的数据进行合并，以便于进行综合分析。
4. 构建图表选择好了可视化工具，清洗好了数据，接下来我们需要构建具有表达力的图表。
在构建图表时，除了要保证图表的美观性和可读性外，还需根据不同的分析目的，选择不同的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
以下是几种常见的图表形式及其适用场景：（1）柱状图：用于比较和展示类别数据。
如何进行数据可视化的分析与展示数据可视化已成为当今世界数据分析的主流趋势，它为用户提供了直观的数据展现方式，可以让复杂的数据信息以简单的图表和图像的形式呈现出来。
对于数据分析师来说，数据可视化是一项重要的工作，它可以轻松地将复杂数据进行可视化处理，并且展示在用户面前，有效地帮助决策者进行决策。
在本文中，我将探讨如何进行数据可视化的分析与展示。
I.数据的预处理在进行数据可视化前，我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据去重、数据格式化等等。
这些过程都需要我们对数据本身有一个深入的了解，而在此基础上，便可进行下一步。
II.选择适合的可视化工具目前市场上存在的数据可视化工具有很多，如Tableau、PowerBI、R语言、Python等。
选择适合自己的工具需要考虑诸多因素，如计算机技术、数据量大小、操作难度等。
对于初学者而言，Tableau和PowerBI都是比较适合的工具，它们提供了可视化操作的图形界面，便于初学者快速入门。
而对于有一定编程基础的用户可以选择使用R语言或Python进行数据可视化。
III.选择适合的图形类型数据可视化的图形类型有很多种，如柱形图、折线图、饼图、散点图、热力图等等。
这些图形类型都有各自的优势，但也存在着相应的局限性。
选择适合的图形类型需要考虑到数据本身的特征，以及用户所关注的方面。
例如，对于数据的变化关系时，可以选择折线图；对于数据的数量关系时，可以选择柱形图等。
在这里，我们需要根据数据本身的特点及用户需求来选择相应的图形类型。
IV.对数据进行分析与展示在数据的可视化分析和展示过程中，我们需要主要关注以下几个方面：1.数据的可视化展示在展示数据的过程中，我们要保证数据的可读性和直观性。
可以使用各种图形、图表和图像，让数据信息更加丰富，用户可以直观地了解数据背后所表达的意义。
同时，也可以用一些动态图像来补充数据的表达，增强用户的效果。
2.对数据进行分析在分析数据的过程中，我们要对数据进行深入剖析。
如何做数据可视化分析工作？塔夫特所说，“图形表现数据。
实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。
”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中，借助图表和信息图的方式为用户（只获得信息）、阅读者（消费信息）及管理者（利用信息进行管理和决策）呈现不同于表格式的分析结果。
数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等，将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频，并允许用户与数据可视化进行交互和分析。
而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成，概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
【why】为什么要进行数据可视化？无论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。
可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。
而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。
因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。
【how】如何实现可靠的数据可视化数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，或许是二维图表、三维立体视图，不管是什么样的信息图，最后由前端工程师创建对应的可视化算法及前端渲染和展现的实现。
如果仅仅是能够将数据转化成漂亮的图表，设计出固定维度、不同式样的图表来解释你的观点，并不说明这样的结局就足够好。
这只是一个简单的开始，只是一个美好愿望的萌芽。
如果要成功报告结果，将你所分析的度量和数据有效地转化为有商业价值的见解，使其能够为基于事实所做的决策提供支持，那么还需要做更多的功课。
色彩提升信息可视化的视觉效果。
在信息可视化通过造型元素明确传达信息及叙述的基础上，把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动、有趣，信息表达得更加准确和直观。
色彩可以帮助人们对信息进行深入分类，强调和淡化、生动而有趣的可视化作品的表现形式，常常给受众带来视觉效果上的享受。
当然，视觉效果要将企业品牌的色调融合进去，和企业的品牌文化保持高度的一致，这是一个最基本的常识。
比如，如果企业的品牌色调比较热衷红色，你设计的可视化效果，就要有意识地朝着这个基调靠拢。
但没有必要吻合，因为红色的可视化效果，通常都包含警示的韵味，所以，红色适合做预警、提醒和突出信息的功能。
排版布局增强信息可视化的叙事性。
我有酒，你有故事吗？排版布局四大基本原则：（1）对比（Contrast）：如果两个项不完全相同，就应当使之不同，而且应当是截然不同。
（2）重复（Repetition）：设计的某些方面在整个作品中重复。
（3）对齐（Alignment）：任何元素都不能在页面上随意安放。
每一项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。
（4）亲密性（Proximity）：将相关的项组织在一起，使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。
动态增加信息可视化的视觉体验。
在信息可视化的视觉表达中，动态地将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在一起，进行有关联、有节奏的信息处理、传输和实现。
最终的目的是，为了实现数据之间的联动，解释数据表现之间驱动和联系的关系。
通过图表样式和色彩的运动，满足受众的视觉感受，同时将信息内容更加深刻而精简地传达给阅读者，使整个信息传达的过程更加轻松便捷。
对于数据可视化有诸多工具，如：ECharts、iCharts、D3js、Flot、Rapha?l等功能都十分强大，但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说，一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。
比如cognos、tebleue等。
如果需要展现的数据结构不是特别复杂，而又要把数据展现的绚丽多彩，而且具有交互性，那么水晶易表是不二之选。
1．谁是你的阅读者？无论你是否在做一份传统的报表还是新式的信息图，首先问问自己有哪些阅读者看到这份报告？他们对将要讨论的事项了解多少？他们需要什么？、还有，他们会如何利用你要展示的信息和数据呢？而我在《一份靠谱的数据分析报告都有什么套路？》里讲过，明确清晰的分析目标和方法会有多重要，因为只有明确分析目标，才能有一个良好的驱动过程。
无论是目标驱动还是分析过程驱动，后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。
2．规划数据可视化方案数据可视化方案，是一定是能够解决用户特定问题的。
既然是能够解决用户特定的问题，那么这样的高度，是在基于你在深入地理解了这些数据的现象和本质的基础之上。
简单来说，就是你的可视化方案，不仅懂得并且能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。
并且管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。
举例来说，当企业的业绩不达标时（企业的业绩是否达标，关系到企业最关键的利益和存亡。
）可视化方案的设计路径应该是这样的：Step1，从整体运营出发，明确有哪些关键因素会影响成交和业绩。
比如：有效名单、demo品质、客服服务、产品属性等，相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现，对整体的业绩来讲，这些因素都会是驱动因素，这些因素对应的KPI都会是对STV有直接驱动和影响作用的。
这些驱动数据的可视化是基础，也是寻找解决方案最终的出发点和落脚点。
因为，这些数据的表现，是关乎运营成功与否的最直接视图。
Step2，对关键因素深入分析确定是什么因素导致了业绩没达成，发现和挖掘导致业绩未达标的根本原因和问题。
比如：1、对比分析，逐一观测201601月-201612月全部关键因素对应的KPI的表现，对比成交业绩最高的月份和成交业绩最差月份的关键因素对应的KPI差异在哪里，能够快速定位出哪些方面、哪些因素导致业绩未达标。
然后能够有针对性地驱动和帮助业务部门去改善。
2、追踪对成交和业绩有驱动和改善的行动方案的落地和实施进度，存在什么样的问题，是否存在行动方案的执行不力影响了业绩达标。
Step3，针对这些问题因素，有的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。
否则，设计再商业绚丽的可视化图表，如果不能快速地得到信息和商业决策建议和方案就毫无意义。
可视化仅仅成了虚假和欺骗，华丽而不务实的结果。
基于准备好的全部的这些问题所得出的答案，就要开始定制你的数据可视化方案以满足每个决策者的特定要求。
数据可视化始终都应该是为其受众专门定制的，这样的报告里只应包括受众需要知道的信息，且应将这些信息置于和他们有关并对他们有意义的背景下。
3．给数据可视化一个清晰的标题。
当你的报告像一份报纸、杂志的新闻一样。
从这个标题，就能给阅读者强烈的冲击。
一个清晰的标题是能够很好地阐释报告和故事的主题，是对整个报告和故事概括的信息。
当然，并不是鼓励运营分析人员去做“标题党”。
好的标题，既不要模棱两可，也不要画蛇添足，只要解释清楚图表即可。
这有助于帮受众直接进入主题。
这样能让读者大致浏览文件，并能快速抓住核心所在。
尽量让你的标题突出。
4．将数据可视化和你的策略、方案联系起来如果数据可视化的目的在于介绍能解决具体的、可衡量的、可执行的、有相关性和时效性问题的数据，那就在开场白里加上这些问题。
稍后再和你的策略连接起来以理清这些数据的定位，因此，读者便能立刻明白可视化数据的相关性和价值。
最终，他们便能更好地参与进来，并能够更明智地利用这些信息。
数据可视化，最终时为了企业良好的运营而服务的，这是它的商业价值。
如果你不关注企业的战略和行动方案，很难建立起具有联动价值的信息图。
比如，企业执行的行动方案，通常是为了达成和实现企业的战略目标，通过这样的手段实现精益管理和精益运营。
所以，可视化的解决方案要能够做到，行动方案对战略目标的驱动效果、个体、团队对部门整体指标、KPI的驱动和影响效果。
只有建立起来具有联系的信息视图，才会获得有价值的数据可视化。
5．明智地选择你的展示图表。
不管使用哪一类图表，bar图、折线图、雷达图等等，每一种图表都有它自身的优点和局限性。
你无法找到完美的可视化图表。
但你可以通过尝试混合展现方式让可视化表现再人性化一点点。
所以的可视化效果，都应该尽可能简单精准地传达讯息。
这就意味着：不论有多新潮、多好看或者多绚丽，这都不是设计数据可视化的初衷。
诚然，我们在持续地并且永不满足地追求数据之美。
但最佳的平衡点在于，用合适的数据可视化开阐释恰到好处的信息和知识的价值之美。
只用有关联能传达重要信息的且为你的受众所需要的图形。
无需填满页面的所有空白——太多杂乱的内容只会干扰对重要信息的接收，会让人太难记住，又太容易忽略。
恰当运用色彩，增加信息深度。
同时要注意有些色彩具备潜在含义。
举例来说，红色被认为是代表警告或危险的颜色。
适合预警额。
不要使用太多不同类的图表、表格和图形。
如果需要对比各种图表，要确保你阐述数据时使用的是同类的图表，这样才能便于互相比较。
6．在恰当处备注文字说明文字说明有助于用语言解释数据，并能在情境化图表的同时增加内容的深度。
数字和表格或许仅能提供快照，而文字说明则让人对关键处了解更多，加以评论并强调其内涵。
引导观看者去思考图形的主题，而不是方法论、图形设计、图形生成或其他东西。
避免歪曲数据原本的意图。
让庞大的数据集连贯一致。
吸引读者将不同的数据片段进行比对和比较，突出重点和优劣。
主旨要相当明确：描述、挖掘、作表、可视化自我解读。
