数据可视化基本总结(一)

#### 数据可视化基本总结(一) 概念： **数据可视化**是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。简单来说，数据可视化就是用图形的方式来表征数据的规律。 * 数据可视化从来只是表层的东西，数据分析才是核心。 * 大部分人对于数据都是外行的，只有把数据可视化做得漂亮才能吸引他们的注意；只有把数据可视化做得简单易懂，他们才能理解数据分析的内涵。 * 对于数据可视化，最重要的东西从来不是图形、工具、配色这些东西，而在于创意和灵感。 本小结主要介绍常用图形 散点图  散点图用来表征两个**数值型变量**间的关系，每个点的位置（即x轴和y轴坐标）映射着两个变量的值 ##### 气泡图  在散点图的基础上加一个维度，把各个点的面积大小映射一个新的变量，这样不仅点的位置还有大小表示数据特征。 ##### 折线图  把散点图各个散点用折线连接起来就成了折线图，当然不仅仅只是为了好看，当散点越多，折线就越平滑地趋近于曲线，能更加贴切地反映连续型变量的规律。 ##### 柱状图  柱状图是一种用得很广泛的图形，它表征**分类型变量 vs 数值型变量**的关系。如果分类型变量的每一个取值还能继续分类，那么简单的柱状图就变成了复杂的柱状图，每一个类别仅由一根柱变成多根柱，多根柱可以串列，也可以并列。 ##### 条形图  不过把柱状图坐标旋转一下，竖着的变成横着的，这个可根据版面自由选择。上图示例就是串列的堆叠条形图。 ##### 南丁格尔玫瑰图  ##### 饼图  ##### 雷达图  柱状图一般是一个分类型变量不同类别间的比较，雷达图可以是多个数值不在同一个scale之下；更具体地说，柱状图一般是横向比较，雷达图既可以多个观测之间的纵向比较，也可以是一个观测在不同变量间的横向比较。 ##### 热力图  热力图一般以颜色来映射密度或者其他数值变量，一般来说，颜色最深的地方表示数据最集中。 ##### 还有当下流行3D图形、GL图形，如3D地图、3D地球、GIS地球、GL矢量图等等 总结：**在实际的数据可视化中，往往不是孤立地用一个基本图形，把多个图形组合、邻接，能交叉对比出更多的信息**。比如在柱状图上叠加折线图，在地图上叠加散点图，把多个柱状图放在一起对比等等。 只有掌握了各种图形使用语法，才能真正自由地去创造数据可视化，而不仅仅只是往模板里套数据。

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