数据可视化起源于上个世纪五十年代，主要指采用某些形式提取出概要信息，再利用图形、图像、计算机视觉、模型、动画等形式对数据加以可视化解释。它的最终目的是要通过简单形象的形式来展现数据中暗含的规律，并以及帮助人们准确高效地进行决策。其实从研究生阶段开始就会不断经历数据可视化的训练，比如试验数据的总结，试验结果的呈现。但是这些训练都不太系统，仅仅是简单的数据做成时间相关散点图、折线图，或者分组均数统计对比等。这些经验当然对于今后的工作、学习都会有很大帮助，但是如果说想真正做到数据的深度思考和挖掘是不够的。在今后几周，我会尝试去理解和阐述一个数据可视化的完整过程，希望对自己有所提高，也希望能对大家有所启发。本周聚焦可视化基本概念及流程。 数据可视化要点
虽然说数据可视化主要是借助于图形，但这并不意味着，把数据做成一系列同一形式的图标就可以了，那样会让人感到枯燥乏味。同时，也不能为了看上去炫酷而采用极端复杂的表现形式。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，关键还是要直观传玻璃夹胶机
达关键特征，实现数据集的深入洞察。
数据可视化过程
数据可视化包括3个大步骤：数据采集、数据分析、数据可视化设计。
数据采集cowbone
青铜旋塞阀在确定数据可视化的主题之后，分析需要采样的数据类型、种类、形式、内容等，并设定采样方式和内容（数据埋点）但凡经历过研究生学习的同学都知道在试验之前需要先拟定试验方案，决定试验的过程以及收集的数据，这其实就是简单的数据埋点。但是在实际工作中，数据埋点更为重要。因为数据的准确性、可靠性很有可能取决于实际进行数据采集的人员，可能是前端业务，可能是后端支持，如果在设定初期没有明确给出采样标准，随着时间的推移，这些数据就成了大坑，甚至根本没法使用。
数据分析
胶圈电熔双密封聚乙烯复合管1、确定数据指标：主题不同，分析角度不同，需要展示的数据指标就相应不同，比如到底
是分析人中SNP的遗传频率，还是分析整体客户检测特征。不能以战术上勤劳掩盖战略上的懒惰，最终呈现出结果不会理想。
2、数据维度选择：到底是以时间轴考量，还是地域分布，还是结构分布，还是关系网，都是需要考量的。
数据可视化设计
琉璃砖1、图表类型确定
数据之间的相互关系决定了应该采用的图表类型，如趋势、对比、占比、分布、区间、关联、地理等。图表类型多样，但是要紧跟主题，力图最简单直接展示关键信息。2、重点排序一个人的注意力是有限的，可视化展示空间也是有限的，如何突出重点，让人在极短时间内，更有效地获取重要信息？将需要展示的内容进行重点排序是十分有必要的。3、页面布局页面布局遵循聚焦、平衡、简洁三原则，集中观众注意力到关键区域，但是又要在空间上保持平衡，在突出重点之余避免过于复杂和冗余。
总结
以上仅仅是对数据可视化的大体描述，后面会更细地分析。最后，未雨绸缪是数据可视化的关键，没有可靠的数据，可视化就只能是个笑话。
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