数据可视化：让数据清晰简洁明了

数据可视化：让数据清晰简洁明了

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/xf100000/article/details/144516263

在当今数据驱动的时代，数据可视化已经成为了一种强大的工具，帮助我们更好地理解和分析复杂的数据。数据可视化通过将数据转化为图形、图表和图像等形式，使得数据更加直观、清晰、简洁明了，从而更容易被人们理解和接受。

一、数据可视化的重要性

（一）更好地理解数据

数据可视化可以将抽象的数据转化为直观的图形和图表，使得人们更容易理解数据的含义和趋势。例如，通过柱状图可以直观地比较不同类别之间的数据大小；通过折线图可以清晰地看出数据随时间的变化趋势；通过饼图可以了解不同部分在整体中所占的比例。这些可视化形式可以帮助我们快速抓住数据的关键特征，从而更好地理解数据。

（二）发现数据中的模式和趋势

数据可视化可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而为决策提供依据。例如，通过散点图可以发现数据中的相关性；通过热力图可以看出数据的分布情况；通过地图可以了解数据在地理空间上的分布。这些可视化形式可以帮助我们发现数据中的潜在规律，从而为决策提供更加准确的依据。

（三）提高数据的可读性和可记性

数据可视化可以将复杂的数据转化为简洁明了的图形和图表，使得数据更加易于阅读和记忆。例如，一张清晰的图表可以在几秒钟内传达出大量的信息，而一段冗长的文字描述可能需要几分钟甚至更长时间才能让人理解。此外，可视化形式的信息更容易被人们记住，因为它们可以在人们的大脑中形成更加深刻的印象。

（四）增强数据的说服力

数据可视化可以将数据以更加直观、生动的形式呈现出来，从而增强数据的说服力。例如，在汇报工作或做演讲时，使用数据可视化可以让听众更加容易理解和接受我们的观点。此外，可视化形式的信息也更容易引起人们的兴趣和关注，从而提高信息的传播效果。

二、数据可视化的基本原则

（一）准确性

数据可视化的首要原则是准确性。可视化结果必须准确地反映数据的真实情况，不能有任何误导或虚假的信息。在进行数据可视化时，我们应该选择合适的可视化形式和参数，确保可视化结果能够准确地传达数据的含义和趋势。

（二）简洁性

数据可视化应该尽可能简洁明了，避免过于复杂的图形和图表。简洁的可视化形式可以让人们更容易理解和接受数据的含义，同时也可以减少视觉疲劳。在进行数据可视化时，我们应该尽量去除不必要的装饰和细节，突出数据的关键特征。

（三）美观性

数据可视化不仅要准确和简洁，还要具有一定的美观性。美观的可视化形式可以吸引人们的注意力，提高信息的传播效果。在进行数据可视化时，我们可以选择合适的颜色、字体和布局，使得可视化结果更加美观大方。

（四）交互性

数据可视化应该具有一定的交互性，让用户可以根据自己的需求进行探索和分析。交互性可以让用户更加深入地了解数据，发现数据中的潜在规律。在进行数据可视化时，我们可以使用一些交互技术，如鼠标悬停、点击、拖拽等，让用户可以与可视化结果进行互动。

三、数据可视化的工具和技术

（一）常见的数据可视化工具

1. Excel

Excel 是一款广泛使用的电子表格软件，它也提供了丰富的数据可视化功能。用户可以使用 Excel 制作各种图表，如柱状图、折线图、饼图等。此外，Excel 还支持数据透视表和图表的动态更新，方便用户进行数据分析和展示。

1. Tableau

Tableau 是一款专业的数据可视化软件，它提供了强大的数据连接、分析和可视化功能。用户可以使用 Tableau 连接各种数据源，如数据库、Excel 文件、文本文件等，然后进行数据分析和可视化。Tableau 支持多种可视化形式，如柱状图、折线图、饼图、地图等，同时还提供了丰富的交互功能，让用户可以更加深入地了解数据。

1. PowerBI

PowerBI 是微软推出的一款商业智能工具，它也提供了强大的数据可视化功能。用户可以使用 PowerBI 连接各种数据源，进行数据分析和可视化。PowerBI 支持多种可视化形式，如柱状图、折线图、饼图、地图等，同时还提供了丰富的交互功能和报表分享功能，方便用户进行团队协作和信息共享。

1. Python

Python 是一种广泛使用的编程语言，它也提供了丰富的数据可视化库，如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等。用户可以使用 Python 编写代码，进行数据分析和可视化。Python 可视化库支持多种可视化形式，同时还可以进行定制化开发，满足用户的特定需求。

（二）数据可视化的技术

1. 图表设计

图表设计是数据可视化的核心技术之一。在进行图表设计时，我们应该选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图等，根据数据的特点和需求进行设计。同时，我们还应该注意图表的标题、坐标轴、标签、颜色等细节，确保图表的准确性和美观性。

1. 数据映射

数据映射是将数据转化为可视化形式的过程。在进行数据映射时，我们应该选择合适的映射方法，如颜色映射、大小映射、形状映射等，根据数据的特点和需求进行设计。同时，我们还应该注意映射的准确性和可解释性，确保可视化结果能够准确地反映数据的含义。

1. 交互设计

交互设计是数据可视化的重要技术之一。在进行交互设计时，我们应该选择合适的交互方式，如鼠标悬停、点击、拖拽等，根据用户的需求和习惯进行设计。同时，我们还应该注意交互的响应速度和稳定性，确保用户能够流畅地进行交互操作。

四、数据可视化的案例分析

（一）销售数据分析

假设这是一个电商平台分析各商品品类销售，我们需要对公司的销售数据进行分析和可视化，以便更好地了解公司的销售情况和趋势。我们可以使用以下步骤进行数据可视化：

1. 数据准备

首先，我们需要从公司的数据库中提取销售数据，并进行清洗和整理。销售数据可能包括订单日期、订单金额、产品类别、客户地区等信息。我们可以使用 Excel 或 Python 等工具进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

1. 数据情况：

“电子产品” 类别
value
为
400
，可假设代表销售额为 400 万元（或其他货币单位）；“服装” 类别销售额为 300 万元；“家居园艺” 销售额 320 万元；“玩具与爱好” 销售额 250 万元；“体育与户外” 销售额 150 万元。

2. 展示效果：

页面加载后，在宽
800px
、高
400px
的区域内会呈现出一个饼图，每个扇形对应一个商品品类，扇形大小直观地体现了各品类销售额在总销售额中的占比情况。例如，“家居园艺” 的扇形面积相对大小能和其占比情况对应，并且鼠标悬停在扇形上会显示相关提示信息（由
tooltip
提供基础功能），同时图例会清晰展示各品类名称及其对应的颜色标识，方便查看者快速了解饼图各部分含义。

3. 应用价值：

运营人员可以通过该饼图快速了解各商品品类销售情况的大致占比，分析出哪些品类销售表现较好、哪些相对较弱，进而可以针对性地制定营销策略，比如对销售额占比较高的 “家居园艺” 加大推广力度，对占比较低的 “体育与户外” 考虑优化产品种类或促销活动等，帮助电商平台更好地运营和调整业务方向。

（二）螺蛳粉销售数据分析

假设我们是一名政府部门的数据分析师，我们需要对部分地区的螺蛳粉兄啊受数据进行分析和可视化，以便更好地了解该地区的人口结构和发展趋势。我们可以使用以下步骤进行数据可视化：

代码示例：

var chartDom_bar = document.getElementById('bar');  
var myChart_bar = echarts.init(chartDom_bar);  
// 配置项  
option_bar = {  
    title: {  
        text: '各省份销量柱形图',  
        left: 'center',// 标题居中  
        textStyle: { // 标题文字样式  
            color: 'white', // 设置标题颜色为深灰色  
            fontSize: 14,// 设置字体大小（可选）  
            fontWeight: 'bold'// 设置字体加粗（可选）  
        }  
    },  
    xAxis: {  
        type: 'category',  
        data: [],  
    },  
    yAxis: {  
        type: 'value'  
    },  
    series: [{  
        data: [],  
        type: 'bar',  
    }],  
    tooltip: {}  
};  
// ajax获取路由数据  
$.ajax({  
    url: "/bar",  
    success: function (data) {  
        option_bar.xAxis.data = data['省份']  
        option_bar.series[0].data = data['总销量']  
        // 配置项作用到图形中  
        myChart_bar.setOption(option_bar);  
    },  
    error: function (xhr, type, errorThrown) { }  
})  

一、整体功能概述

这段代码主要实现了使用 Echarts 库来绘制一个展示各省份销量情况的柱形图功能。通过向服务器端特定路由（
/bar
）发送 AJAX 请求获取相关数据，然后将数据填充到 Echarts 图表的配置项中，最终展示出可视化的柱形图，方便直观地对比不同省份的销量情况。

二、代码结构分析

1. 图表初始化部分

• 首先通过
  document.getElementById('bar')
  获取页面中
  id
  为
  bar
  的 HTML 元素，这个元素将作为 Echarts 柱形图的容器。然后利用
  echarts.init(chartDom_bar)
  初始化 Echarts 实例
  myChart_bar
  ，为后续图表的绘制和配置做准备。

2. 图表配置项定义部分（
   option_bar
   ）

• 标题配置（
  title
  ）：

• text
  属性设置了标题的内容为 “各省份销量柱形图”，清晰表明图表所展示的主题。

• left
  属性值为
  'center'
  ，使得标题在水平方向上居中显示，增强图表的美观性和整体布局合理性。

• textStyle
  是对标题文字样式的详细设置，其中
  color
  属性设置标题颜色为白色，
  fontSize
  可用于指定字体大小（这里值为
  14
  ，可根据实际需求调整），
  fontWeight
  设置为
  'bold'
  让标题文字加粗显示，这些样式设置可以让标题更加醒目、易于查看。

• X 轴配置（
  xAxis
  ）：

• type
  属性设置为
  'category'
  ，表明 X 轴用于展示分类数据，在这个案例中就是各个省份的名称。

• data
  初始化为空数组，后续会通过 AJAX 获取的数据来填充具体的省份名称信息。

• Y 轴配置（
  yAxis
  ）：

type
属性设置为
'value'
，意味着 Y 轴用于展示数值类型的数据，也就是各省份对应的销量数值，用于体现销量的多少。

• 系列（
  series
  ）配置：

• 在
  series
  数组中，定义了图表的具体系列数据，这里只有一个对象，因为只展示一组销量数据对应的柱形图。

• type
  设置为
  'bar'
  ，明确图表类型为柱形图。

• data
  同样初始化为空数组，等待从服务器获取的销量数据来填充，用于确定每个省份对应的柱子高度，直观反映销量多少。

• 提示框配置（
  tooltip
  ）：虽然这里只是简单地定义了
  tooltip
  配置项，没有做更详细的定制内容，但保留了基本的提示功能，当鼠标悬停在柱子上时，可以显示相关的提示信息（默认会展示对应的数据内容等），方便用户查看具体的数据值。

3. AJAX 数据获取及图表更新部分

• 使用
  $.ajax
  方法发起一个 AJAX 请求，这是基于 jQuery 库的 AJAX 操作方式（需要确保页面已经正确引入了 jQuery 库）。

• 请求设置：

• url
  属性设置为
  "/bar"
  ，表示向服务器端的
  /bar
  这个路由地址发送请求，期望从该路由对应的接口获取包含省份信息和总销量信息的数据。

• 成功回调函数（
  success
  ）：

• 当 AJAX 请求成功返回数据时，会执行这个回调函数。在函数内部，将返回数据中的省份名称信息赋值给
  option_bar.xAxis.data
  ，将总销量信息赋值给
  option_bar.series[0].data
  ，从而把获取到的实际数据填充到之前定义好的图表配置项的对应位置中。

• 最后通过
  myChart_bar.setOption(option_bar)
  将更新后的配置项应用到 Echarts 实例中，触发图表的重新渲染，使得图表能够根据新获取的数据展示出各省份销量对应的柱形图效果。

• 错误回调函数（
  error
  ）：定义了一个错误回调函数，虽然当前函数体内部没有具体的处理逻辑，但它可以用于捕获在 AJAX 请求过程中出现的各种错误情况，比如网络故障、服务器端接口返回错误等，方便后续进行针对性的错误处理和提示，增强程序的健壮性。

三、应用场景与优势

• 应用场景示例：在电商业务中，可以用于分析不同省份的商品销售数量情况，帮助运营团队了解各地区市场的销售热度，以便制定针对性的营销策略，比如对销量高的省份加大推广力度、优化物流配送等服务，对销量较低的省份分析原因，考虑调整市场策略或产品定位等。

• 优势：

• 通过可视化的柱形图展示，相比于纯数据表格，能让用户更直观、快速地对比不同省份的销量差异，一眼看出哪些省份销量较高、哪些较低，数据的可读性和分析效率大大提高。

• 使用 AJAX 从服务器获取数据，使得图表能够动态更新，适应数据实时变化的业务场景，例如随着业务不断发展，每天、每周的销量数据更新后，都可以及时在图表中反映出来，方便持续进行数据分析和决策。

五、总结

数据可视化是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解和分析复杂的数据。通过将数据转化为直观、清晰、简洁明了的图形和图表，数据可视化可以让我们快速抓住数据的关键特征，发现数据中的模式和趋势，提高数据的可读性和可记性，增强数据的说服力。在进行数据可视化时，我们应该遵循准确性、简洁性、美观性和交互性的基本原则，选择合适的可视化工具和技术，制作出高质量的可视化图表。同时，我们还应该结合具体的业务需求和数据分析目的，进行深入的分析和解读，为决策提供更加准确的依据。