AI技术崛起：数据可视化之路更近
在当今AI技术蓬勃发展的时代，数据可视化作为信息传达的重要手段，其门槛逐渐降低。然而，这并不意味着我们可以忽视学习数据可视化的重要性。即使不需要深入专业技术，对数据可视化的基础知识的了解也是至关重要的。那么，对于想要学习数据可视化的人来说，究竟需要掌握哪些知识呢？
一，数据可视化的核心概念
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本质：数据可视化的本质在于将数据以图形方式呈现，并通过这些图形传达附加信息给用户。
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框架：一个完整的数据可视化框架通常包括四个部分：
- 数据处理模块：负责对数据进行加工，包括合并、分组、过滤、计算统计信息等。
- 图形映射模块：将数据映射到图形视觉通道，例如颜色、位置、大小等。
- 图形展示模块：确定使用何种图形来展示数据，如点、线、面等。
- 辅助信息模块：用于说明视觉通道与数据的映射关系，如坐标轴、图例、辅助文本等。
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可视化元素：包括可视化空间（2D、3D）、标记（点、线、面、体）以及视觉通道（位置、大小、形状、颜色等）
二，完整的数据可视化过程
- 确定主题：明确数据可视化的主题和目的。
- 提炼数据：从海量数据中提取出关键信息。
- 确定图表：根据数据类型和展示需求选择合适的图表类型。
- 布局设计：设计图表布局，使数据呈现更加清晰和直观。
三，数据图像映射流程
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在数据图形映射的过程中，需要经历以下步骤：
- 原始数据加载
- 统计分析与数据加工
- 数据预处理与过滤
- 数据映射与绘制
- 最终图表形成
四，数据处理和变换方法
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数据处理和变换在数据可视化中扮演着重要角色，常见的方法包括：
- 数据归一化
- 线性变换
- 反正切变换
- 数据标准化
- 数据平滑化
五，数据可视化图表类型
数据可视化中有多种图表类型，可以根据展示需求和数据特点选择合适的图表类型。以下是一些常见的图表类型及其特点：
空间可视化
- 地理可视化
- 地图
- 热力图：通过颜色深浅或色调来展示数据在空间上的密集程度或变化趋势。
- 等值线图（等高线图）：用等值线连接具有相同数值的数据点，展示地理区域内数据的分布情况。
- 气泡图：利用气泡大小和颜色来展示地理位置相关数据的数量或指标数值。
- 地图
层次可视化
- 树状图
- 旭日图（Sunburst Chart）：类似于饼图，但可展示多层级数据结构和半径轴的数据分布，适合展示层次结构和组成比例。
网络可视化
- 关系图
- 力导向图（Force-Directed Graph）：节点通过引力和斥力的作用呈现出网络结构和节点之间的关联关系，适合展示复杂关系网络。
文本可视化
- 关系可视化
- 树状图（Tree Map）：使用矩形区域的大小和颜色来展示文本数据中的层级结构和数据量。
- 内容可视化
- 词云图：通过词语的大小和颜色来展示文本中关键词的重要性和频率。
- 情感可视化
- 情感图表
- 情感雷达图：通过雷达图展示文本数据中不同情感类别的分布情况。
- 情感饼图：将文本数据中各种情感类别的比例以饼图形式展示出来。
- 情感图表
时间序列可视化
- 折线图
- 带有趋势线的折线图：除了基本折线外，还可以添加趋势线以突出数据的发展趋势。
分类数据可视化
- 条形图
- 堆叠条形图：用于展示分类数据的组成结构和各部分之间的相对大小。
分布数据可视化
- 直方图
- 核密度估计图：通过平滑曲线展示数据的密度分布情况，辅助观察数据的分布特征。
更多可视化图表看：60种数据可视化图表总结（文末送书）-CSDN博客
来源1，数据可视化的基本流程总结，超全面！ - 哔哩哔哩 (bilibili.com)
来源2，可视化框架设计-整体思路 - zaohe - 博客园 (cnblogs.com)
来源3，数据可视化架构包括 数据可视化的四个层次_mob6454cc649dc8的技术博客_51CTO博客
详细了解可视化看：数据可视化_郑州大学_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)