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作為數據科學家或分析師、人工智能或機器學習工程師，我們大部分的工作都是向同事或主管解釋事物，報告個人的工作和發現，數據可視化已經成為我們生活中必不可少的一部分。

而對于不了解或不感興趣的人來說，原始數據就是長串隨機數字、圖像或音頻文件。我們的工作是讓這些人理解數據，并引導他們從這些數據中作出有用的推論。

羅伯特·科薩拉說：“數據可視化是挖掘和利用數據的關鍵。即便是最簡單的可視化，也能夠消除數據提供者對自己的數據被低估、誤解或歪曲的憂慮。數據可視化能夠改變人們對數據的理解方式，提高大眾對數據的興趣，并推動更多更好的數據開發。”

我們用數據描述歷史和未來，但如果沒有可視化，在外行眼里就和預言家或古老先知無甚區別。本文將帶你了解數據可視化的重要性，分享一些專業的可視化技巧，以及一些創建精美可視化的工具、庫和軟件。

數據可視化的定義及其重要性

數據可視化是將數據視覺化或圖像化的過程。這個過程很重要，它可以通過圖像表達不同數據之間的關聯。人腦善于理解信息圖表，而電子表格、CSV文件或數據庫中上百行的原始數據則往往令人焦頭爛額。

數據可視化可以讓趨勢和模式顯而易見，這在數據科學的探索性數據分析階段尤為重要。數據可視化不僅對數據科學家、分析師和人工智能/機器學習(AI/ML)工程師很重要，在技術領域內外所有和數據打交道的人都應該學習這一技能。

數據可視化的應用

正如約翰·圖基所說：圖像最大的價值在于迫使我們關注到意想不到的東西。

數據可視化可以應用于幾乎所有領域，每當需要洞察或推斷數據時，就離不開數據可視化。但是，數據可視化并不僅僅是為了美觀。以圖像形式展示數據有如下幾個原因：

• 尋找關聯：在沒有數據可視化的情況下，嘗試確定兩個或多個事物之間的相關性是非常困難的。在數據分析中尋找關聯是非常關鍵的，因此，若想對數據做出最深刻的理解，數據可視化是至關重要的。
• 觀察變化：通過數據可視化，可以使用時間序列圖觀察既定時間內的趨勢或模式變化。這有助于回顧歷史數據，對未來可能發生的事件做出關鍵的預測或假設，這可以幫助組織或個人調整產品或服務。
• 識別頻率：頻率識別是視覺圖表最基本的作用之一。它有助于我們確定自己的辦事頻率，以便知道要在哪里投入更多的努力、時間和精力，而在哪里可以放松。企業也可以使用頻率圖表來核對并洞悉特定時間的銷量，調整營銷流程，以滿足消費者的需求。

可視化圖表類型

既然知道了什么是可視化，那么就必須了解各種可視化圖表的類型，以便講述數據背后的故事?？梢暬瘓D表有成百上千種，有些我們很可能永遠不會碰到。我將分享幾種我所了解的熱門圖表，排名不以重要性和興趣為先后。

• 折線圖：又稱線條圖、線狀圖或曲線圖，是一種將一系列數據點(即“標記”)用直線段連接來呈現信息的圖表。它是許多領域中常見的一種基本圖表類型。它與散點圖類似，但是它的測量點是有序的(通常按x軸排序)，并用直線段連接。折線圖通常用于將數據在一段時間(時間序列)內的趨勢可視化，因此，線條通常是按時間順序畫的。在這種情況下，它們被稱為趨勢圖。
• 條形圖：亦稱條狀圖，是一種用矩形條表示分類數據的圖表，矩形條的高度或長度與其所代表的數值成正比。條形圖可以橫置或縱置，縱置時也稱為柱形圖。條形圖可比較不同類別的離散數值。一個軸表示比較的類別，另一個軸顯示數值。一些條形圖有多組聚合的矩形條，可顯示多個變量的值。
• 直方圖：直方圖可以大致顯示數量分布的情況。它形似條形圖，但衡量的是頻數而非走勢。
• 散點圖：散點圖是一種圖表或數學圖形，通常使用笛卡爾坐標系(Cartesian coordinate，又稱直角坐標系)來顯示兩個變量下的兩組數據。如果為數據點編碼(設置顏色/形狀/大小)，則可以添加其他變量。數據顯示為一組點，每個點都有兩個變量，分別確定其在水平軸和垂直軸上的位置。
• 餅圖/圓環圖：餅圖是一種圓形的統計圖，它被分成多個區塊來說明數字比例。在餅圖中，每個區塊的弧長(以及相應的中心角和面積)與其所代表的數值成正比。雖然餅圖因形似一個被切成塊的餅而得名，但它有多種呈現方式，比如圓環圖就是一個空心的餅圖，不僅能清楚地顯示區塊或比例，還美化了傳統的餅圖樣式。
• 熱力圖：熱力圖是一種數據可視化技術，這種二維圖像用顏色顯示某現象的量級。顏色可能有色調或深淺的不同，使讀者對某現象的聚集情況，或其在空間上的變化情況一目了然。
• 地圖：利用包含位置信息的數據，可以繪制精美的可視化世界地圖。這類地圖用顏色編碼，以較暗的陰影顯示強度更高的區域，反之亦然。它非常適用于可視化病毒的傳播情況，廣泛應用于新冠病毒影響區域的可視化。

數據可視化的注意事項

“通過可視化，我們把信息變成了一個可以用眼睛探索的景觀，一種信息地圖。當你迷失在信息里時，信息地圖能有所幫助。”——大衛·麥坎德利斯

有效的數據可視化是數據分析的最后關鍵一步，否則你可能會丟失重要的理解和信息。有很多事是尋求專業可視化的人必須知道的：

• 選擇最合適的可視化類型：在可用于數據可視化的多種圖表中，你需要選擇出最能代表數據的圖表。如果想從數據中獲得有用的見解，這一點非常重要。這就意味著你必須善于挑選顏色，色彩編碼的可視化對于輕易地識別強度、模式和群集有很大幫助。
• 運用對比：這也許是最簡單的數據可視化方法，但其用處卻不可小覷。在展示自己的信息和見解時，你應該盡可能多地進行具體的比較。同時展示兩幅圖表，每個圖表都顯示了同一信息在特定時間段內的對比版本，例如并排呈現的2016年和2017年的月度銷售記錄，這樣就能清晰地指出該數據的影響，突出優勢、劣勢、趨勢、峰值和低谷，以便斟酌并行動。
• 了解受眾：在進行可視化時，確定需要從中得出推論或見解的目標受眾。誰會看這些數據?他們面臨哪些挑戰，有哪些障礙阻止他們克服這些挑戰?了解這些，并努力構建有足夠吸引力的可視化，使受眾能夠最大限度地洞察或理解數據。

最佳的數據可視化工具和軟件

只有運用好的工具或軟件，才會有好的可視化效果。下面推薦幾款個人使用過的最好的工具和軟件：

• 開源庫：有很多免費的編程語言開源庫可以用來做數據可視化，它們通常能輕松上手，并且快速操作，因其靈活性而備受喜愛，是多數程序員首選的可視化方法。熱門的開源庫包括Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly和GGPlot。
• 電子表格應用程序：雖然總被忽略，但是像Microsoft Excel和Google Sheets這樣的電子表格應用程序有內置的可視化工具，確實非常適合以圖形或視覺形式展示數據。對于那些幾乎沒有編程技能，也無力負擔可視化工具的人來說，這應該是最好的選擇。
• Tableau：若要制作各種高級而美觀的可視化和分析儀表盤，Tableau是最值得推薦的軟件。使用Tableau可以輕松快捷地制作精美的氣泡圖、餅圖、折線圖、熱力圖或地球投影圖。Tableau易于使用，有許多教程可以指導你如何更好地使用它來讓工作效率最大化。
• Power BI：Power BI是微軟的一項業務分析服務。它旨在提供交互式可視化和商業智能功能。其界面簡潔，終端用戶可以創建自己的報表和儀表盤。

數據可視化不是錦上添花的“外衣”，而是講好故事的關鍵，希望本文分享的方法和資源能讓你利用可視化更好地描述數據。

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