什么是数据可视化？
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。
表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。
对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
哪个数据可视化工具比较好？
看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：程序运行截图如下：更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：程序运行截图如下：更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。
有哪些可视化数据分析工具推荐？
干货预警，全文8888字，配图100 ，阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤，方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类 网页类，对于兼具数据分析 可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。
工具1：Excel推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。下面就给大家看看Excel的作品：工具2：Power BIPower BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。
它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。可视化作品如下：工具3：flourish网页网址：https://flourish.studio/这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。
还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料，在这里分享给大家。01.REPT函数02.条件格式03.迷你图4.地图可视化5.Excel图表二、Power BI可视化想要掌握可视化图表的制作，一定要先了解基本图表的制作方法，和每种图表的特点。
以下就是常用的25种系统图表。经过前面的5章节内容，终于来到了Power View报表制作的环节了。回顾一下Power View的界面控制图表主要是由三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。1.元素对象图表来源可分为2大类：系统自带、APP市场下载。
根据图表展示性质，分为6大类图表：分别为比较、分布、趋势、占比等。如何选择图表类型如何选择图表类型一个图表组成的基本要素有以下：标题、图例、横坐标、纵坐标、数据标签、背景、边框。这里的图表跟Excel区别是，Excel能直接在图表里面删减。这里的颜色、格式设置，均有在图表设置区域完成。1.字段设置：控制横坐标、纵坐标的字段。
2.格式设置：控制图表元素是否显示，字体、颜色、样式等设置3.分析：添加辅助线，对比分析。主题设置主题设置可以批量更换整个Power BI的配色设置。有同学可能疑惑，Power BI的默认图表颜色是如何设置的，为什么是这种颜色？图表颜色和【视图】选项卡中主题颜色：颜色1~颜色8，对应下来的。当然PowerBI除了系统自定义的配色方案，还给我们提供了丰富的主题库参考，解决我们配色的烦恼。
自带配色主题库里面有很多良好配色，在【视图】选项卡下的【主题库】进入分享博客中就有很多良好的配色主题库，点击对应的作品，可下载主题。网址：https://community.powerbi.com/t5/Themes-Gallery/bd-p/ThemesGallery社区配色方案点击下载.json类型文件，就能下载主题库。
python做可视化数据分析，究竟怎么样？
当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：老牌工具matplotlib这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：精简封装seaborn这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：简单易用pyecharts使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
