俗话说得好，一图胜千言。数据可视化是数据科学中的一个重要部分。创建可视化很简单，但是创建优秀的可视化很难。数据可视化有两种主要用途：探索数据和交流数据。
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01
数据可视化
现在有很多工具都可以用来可视化数据，比如我们常用的Excel，还有数据科学另一门重要的语言R，以及百度的Echarts等可视化工具。
说到这里，说一个经典的可视化案例：俄法战争。
1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑率军攻占莫斯科的行军图，显示了军队规模的缩减。在顶端较粗的线代表了从波兰到莫斯科的行军规模变化。
下方的细深色线则代表了撤退时的军队规模。线条的宽度代表了军队的规模，从400000大军缩减到了10000。底部线条是温度和时间刻度，而整个图形分布展示了行军距离。
简单来说，数据可视化就是用图形描绘信息。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
数据可视化可以表达不同类型和规模的数据，包括从几个数据点到有大量变量的数据集。
- 准确的：优先考虑数据的准确性、清晰度和完整性，以不会曲解信息的方式呈现信息。
- 有助于理解：帮助用户做比较、对比分析等。
- 扩展性要好：对于不同的用户群体、设备等可调整展示内容和形式。
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02
数据可视化的分类
数据可视化可以以不同的形式表达。图表是表达数据的常用方式，因为它们能够展示和对比多种不同的数据。
图表类型的选择主要取决于两点：要表现的数据和表现该数据的用意。本文描述各种类型的图表及其用例。
1. 随时间变化
随时间变化的图表显示一段时间的数据，例如多个类别之间的趋势或比较。
常见用例包括：股价表现、卫生统计、年表。
适合的图表有以下几种：
2. 类别比较
类别比较图表是多个不同类别数据之间的比较。
常见用例包括：不同国家的收入、热门场地时间、团队分配。
3. 排名
排名图表显示项目在有序列表中的位置。
常见用例包括：选举结果、性能统计。
4. 占比
占比类图表显示了局部与整体的关系。
常见用例包括：产品类别的综合收入、预算。
5. 关联
关联类图表显示两个或以上变量之间的关系。
常见用例包括：收入和预期寿命。
6. 分布
分布类图表显示每个值在数据集中出现的频率。
常见用例包括：人口分布、收入分布。
7. 流程
流程类图表显示了多个状态之间的数据移动。
常见用例包括：资金转移、投票计数和选举结果。
8. 关系
关系图表显示多个项目之间的关系。
常见用例包括：社交网络、词图。
面对多种类型的图表，我们该怎么选择和使用呢，后面我们会继续拆分并详细描述。
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