数据可视化的基本概述以及几个工具的推荐
什么是数据可视化
科学可视化（Scientific Visualization）、 信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。——《数据可视化》
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
科学可视化
科学可视化（Scientific Visualization）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染。科学可视化是计算机图形学的一个子集，是计算机科学的一个分支。 科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。
数据可视化的概念信息可视化
信息可视化（Information Visualization）是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。 抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。信息可视化与科学可视化有所不同：科学可视化处理的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等），信息可视化处理的数据具有抽象数据结构。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。
可视化分析
可视分析学（Visual Analytics）是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。
科学可视化、信息可视化与可视分析学三者有一些重叠的目标和技术，这些领域之间的边界尚未有明确共识，初略来说有以下区分：
∙科学可视化处理具有自然几何结构（磁场、MRI 数据、洋流）的数据。
∙信息可视化处理抽象数据结构，如树或图形。
∙可视分析学将交互式视觉表示与基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术）结合，能有效执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。
为什么需要数据可视化
人类利用视觉获取的信息量，远远超出其他器官
人类的眼睛是一对高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，拥有超强模式识别能力，配合超过 50% 功能用于视觉感知相关处理的大脑，使得人类通过视觉获取数据比任何其他形式的获取方式更好，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快 6 万倍。数据可视化正是利用人类天生技能来增强数据处理和组织效率。
可视化可以帮助我们处理更加复杂的信息并增强记忆
大多数人对统计数据了解甚少，基本统计方法（平均值、中位数、范围等）并不符合人类的认知天性。 最著名的一个例子是 Anscombe 的四重奏，根据统计方法看数据很难看出规律，但一可视化出来，规律就非常清楚。
可视化还可以有效增强人的记忆力，我们经常说的一图胜千言就是可视化对生活的影响。
如何实现数据可视化
可视化实现流程
在技术上，数据可视化最简单的理解，就是数据空间到图形空间的映射。
一个经典的可视化实现流程，是先对数据进行加工过滤，转变成视觉可表达的形式（Visual Form），然后再渲染成用户可见的视图（View）。
可视化技术栈
具备专业素养的数据可视化工程师一般来说需要掌握以下技术栈：
∙基础数学：三角函数、线性代数、几何算法
∙图形相关：canvas、svg、webgl、计算图形学、图论
∙工程算法：基础算法、统计算法、常用的布局算法
∙数据分析：数据清洗、统计学、数据建模
∙设计美学：设计原则、美学评判、颜、交互、认知
∙可视化基础：可视化编码、可视分析、图形交互
∙可视化解决方案：图表的正确使用、常见的业务的可视化场景
常用的数据可视化工具
在学术界与工程界，数据可视化工具都非常之多，学术界用得比较多的是 R 语言, ggplot2, Python 可视化库等，普通用户喜闻乐见的是 Excel，商业上的产品是 Tableau, DOMO, PowerBI 等等，是个精彩纷呈的世界。这里有常用的 25 个数据可视化工具对比，没有完美的可视化工具，每个工具都有各自的优缺点。下面是一张工具选择推荐图，根据目的分类，左上是简单快捷，左下是故事导向，右上是为了分享分析，右侧是创新型图表，右下是分析型工具。

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