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作為一名十年經驗的諮詢顧問，做過的項目裡面多多少少涉及一些數據可視化的需求和知識；而且畢業於國內排名前10的某大學數學系，算是有一些還不錯的基礎。整理一下回答您的問題，供您參考。另外我的頭條號“數據圖每日看”會定時發佈一些數據可視化的案例和知識，歡迎關注。

這裡我會從：1.什麼是數據可視化、2.為什麼要做數據可視化、3.怎麼做數據可視化、4.高端進階路線、5.可視化技術與工具，一共五個方面來嘗試建立一共知識框架，針對性回答您的問題。

一、什麼是數據可視化

• 我不喜歡複製粘貼定義，我的簡單表達就是：把（表格的行和列+繁瑣的數字）---變成---> （直觀的+形象的+一目瞭然的+容易理解的+好看的）平面圖或者立體圖，甚至是立體3D模型。

• 來張截圖鎮下場。和有些人追求無限創新無限炫酷不同，我認為，可讀性>美觀性>創新性。

• 還有個分類，我覺得也是合適的：數據可視化其實是個寬泛的定義，還可以分為“信息圖/數據圖”-“Infographic”和“可視化”-“Data Visualization”兩個方向，前者用於網站、期刊雜誌等媒體，有社會傳播需求；後者用於商業/政府數據分析，用於進行商業分析和決策支持。

二、為什麼要做數據可視化

三、怎麼做數據可視化

基本上，先不談高階的操作，只談基本的流水操作。

• 首先說信息圖這類，這類偏設計，較為輕數據分析。可以說是設計/平面設計的延申子分類，和數據可視化的交叉子分類。怎麼做呢：

• 1.搞清楚要做的可視化的材料和數據的結構（至少是邏輯結構，並列/因果……，以時間軸來看的（比如XX發展史和分析），以地區來看的（比如XX病各地發病率），以流程關係來看的（比如XX轉化率分析）。

• 2.選擇風格，包括但不限於調色板、字體、圖標、標題等等，要從1）誰看，2）什麼場合看，什麼媒體傳播，3）用什麼設備看，手機和電腦不同，這三個方面來選擇風格。

-----------這些東西展開都能寫專題文章了，請關注我，我會在7月份一點點地寫出來。

• 3.重新整理材料，用設計者的思維。
• 4.選擇合適的圖表類型，參照下圖。對比圖？關係圖？分類分組圖？組合類型？妥妥的，如果對下圖有疑問，歡迎評論或私信我溝通交流（我會抽空做箇中文版，發佈到我的頭條號“數據圖每日看”，歡迎關注）。

• 5.畫紙上草圖。理清楚邏輯。

• 6.打開軟件開始畫圖了。一般都是Adobe全家桶、PowerPoint、Keynote、或者一些簡單的前端套件。

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• 對於真數據可視化這個比較複雜。
• 因為更偏數據分析，商業分析和決策支持，所以做法會更靈活。但是也脫離不開以下內容：收集清洗數據、分析維度、搞清楚目的（現狀分析、原因/因果分析、預測模型）、然後建模、模型測試、洞察結論然後優化模型驗證、然後選擇合適的邏輯結構選擇合適的圖表、構建可視化圖表。甚至還有一些動態的BI模型，需要不斷的輸入輸出。這裡涉及到Excel、BI工具軟件、Python等等。

四、進階數據可視化

有一位專家和我提過，數據可視化是整個數據分析業務的最後一個環節。在數據可視化之前，我們需要對原始數據進行清洗處理，SQL是必備工具，數據處理之後才是分析和可視化。於是來了進階方向：商業智能BI與動態交互圖表。

所以，學好SQL，學商業智能BI工具和學習怎麼做動態交互圖表。

五、數據可視化工具推薦

這個東西入門不用數學專家，但是要成為專家，需要有數學思維。

工具不斷地有新的東西要學。

1.EChart、D3.js、Three.js；和開發語言R、Python；

2.數據報表類：Excel和SQL，日常的報表製作，更加易學實用；

3.可視化BI類：比如Tableau（剛剛被Salesforce收購了），更直接地針對業務分析。

關鍵字: 數學 數據 科技