本篇文章，是【数据库、数据业务价值、大数据设计/架构/技术/工程】系列的第八篇。喜欢请关注作者，并点赞收藏。

开篇先分享一句我非常喜欢的话

图片最伟大的价值在于它迫使我们注意到从未预见到的信息。

01 定义

数据：

参考之前【数据业务价值】中的各项定义，我的总结是：数据是信息的载体，是人类对信息的符号化，数据的形式多种多样，包括数字、文字、图像、声音等。数据可以快速复制和传播，并能够还原信息。

可视化：

可视化是一种媒介。马歇尔·麦克卢汉（M. McLuhan）在《理解媒介 论人的延伸》中把媒介分成冷媒介和热媒介。冷媒介是模糊的，热媒介是清晰的。结合这两种说法，可视化可以是冷媒介，也可以是热媒介。我理解一个简单的数据快照，可以看成是冷媒介。一个通过巧妙形式而凸显数据要传达的主题的图片，可以看成是热媒介，比如甘特图、玫瑰图、桑吉图、热力图等。

引申阅读：关于冷媒介和热媒介的适用场景和过热媒介的转换，感兴趣的读者可以阅读马歇尔·麦克卢汉（M. McLuhan）的《理解媒介 论人的延伸》。

数据可视化：

用标尺、颜色、位置、形状等各种视觉暗示的组合来表现数据，最常用的可视化手段是图片，这也是我们今天讨论的主题。

02 可视化原则

对比

颜色、空间、指示信息、背景，是通常使用的对比方式。

多维

维度即数据的分类依据，多维即多分类。

目标

可选项，业务指标如营业额KPI是通常的目标值。

可视化中增加目标的目的是突出当前与目标的偏离程度。

基准

单位是通常的基准，比如是重量还是速度。

03 可视化组件

视觉暗示

包括位置、长度、角度、方向、面积和体积、颜色、位置、形状、大小等视觉敏感的元素。

坐标系

分类坐标系，如条形图、饼图、马赛克图、气泡图、热力图。

时序坐标系，如XY两个变量的马赛克图、时序图、折线图、散点图、点线图、径向分布图、时序星状图、日历。

地理坐标系，基于地图的图表，如航线图、等高线图、失业率图。

极坐标系，以内圆为中心的对比图表，如南丁格尔玫瑰图。

标尺

赋予点、线、面等计算的计量单位。

背景信息

赋予图表发生的大背景信息，可以是图，也可以是文字或者音乐。

04 可视化工具

可视化平台和工具

1. Tableau：一个强大的商业智能和数据可视化工具，支持交互式图表、仪表盘和地图。
2. Power BI：Microsoft的商业智能工具，支持数据分析和交互式可视化。
3. QlikView：一个商业智能平台，支持数据可视化、分析和报告。
4. Looker：一个数据分析和可视化平台，适用于商业智能和数据探索。
5. Kibana：一个开源的数据可视化工具，主要用于与Elasticsearch结合进行日志和时间序列数据的分析。
6. Grafana：一个开源的平台，适用于监控和可视化时间序列数据，支持多种数据源。
7. Superset：一个开源的数据可视化平台，由Airbnb开发，支持多种数据源和交互式仪表盘。

开源可视化库

1. D3.js：一个强大的JavaScript库，用于创建动态和交互式数据可视化，支持SVG、Canvas和HTML。
2. Chart.js：一个简单而灵活的JavaScript图表库，支持多种类型的图表。
3. Plotly.js：一个基于D3.js和WebGL的开源库，用于创建交互式图表和仪表盘。
4. ECharts：一个由百度开源的强大数据可视化库，支持丰富的图表类型和交互。
5. Vega：一个用于创建、共享和探索数据可视化的工具集，支持声明性可视化规范。
6. Matplotlib：一个基础的2D绘图库，是许多其他可视化库的基础。
7. Seaborn：基于Matplotlib的高级库，提供了更高级的接口用于绘制统计图表。
8. Plotly：一个用于交互式图表的开源库，支持在线和离线模式。
9. Bokeh：一个用于创建交互式图表和数据应用的库，支持Web端显示。
10. Altair：一个基于Vega和Vega-Lite的声明性统计可视化库，提供简洁的API。
11. Pandas（用于数据处理和简单可视化）：一个强大的数据处理和分析库，提供了基本的绘图功能（通过Matplotlib）。
12. TensorBoard：TensorFlow的可视化工具，用于跟踪和可视化机器学习实验。
13. Yellowbrick：一个用于机器学习可视化的库，与Scikit-learn无缝集成。
14. SHAP（SHapley Additive exPlanations）：用于解释机器学习模型输出的库，基于Shapley值。
15. LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：用于解释机器学习模型的库，通过生成局部可解释模型来解释单个预测。

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