如果您想知道世界上不同国家每年制作的电影数量怎么办？您始终可以以写在多页上的黑白文本的形式读取这些数据。或者你可以有一个彩色条形图，它会立即告诉你哪些国家生产的电影更多，以及每年的电影总数是增加还是减少。简而言之，条形图只需通过查看即可告诉您信息，而您必须阅读多页数据才能正常理解此信息。这就是数据可视化的力量！它使我们能够轻松查看数据中通常很难找到的趋势和模式，更不用说分析了。
你还在为数据可视化感到困惑吗？那么，让我们从头开始，首先了解什么是数据可视化。
什么是数据可视化，为什么它在数据分析中很重要？
数据可视化基本上是将原始数据以条形图、饼图、直方图、散点图等可视化的形式呈现出来。 这在大数据时代非常重要，因为如果没有这样的大量数据，很难理解。语境。我们可以使用数据分析来分析大数据以获得有用的结论，但最好以人类易于理解的格式呈现这些结论。这就是数据可视化的用武之地！
例如：如果您分析了公司数据并发现某个特定产品一直在为公司亏损，该怎么办？您的老板可能不会那么关注书面报告，但如果您将利润作为持续下降的红线呈现折线图，那么您的老板可能会更加关注！这显示了数据可视化的力量！
数据可视化不仅在数据分析中很重要。在金融、技术、营销、设计等几乎任何领域，理解数据并以可视化方式呈现数据是很有必要的。毕竟，无论您从事什么领域，良好的数据图表在演示中的重要性都不能低估！
如何使用数据可视化？
目前，从工业的角度来看，数据可视化有四个主要用途。让我们来看看它们：
1.快速理解数据
企业可以使用数据可视化更快、更有效地理解大量数据。毕竟，如果数据采用条形图或饼图等视觉形式，而不是电子表格等文本形式，则分析和理解数据要容易得多。快速理解数据还意味着企业也可以更快地基于该数据做出决策。
2. 识别关系和模式
当数据以视觉方式呈现时，识别数据中的关系和模式要容易得多。当然，有些模式是显而易见的，并且可以立即发现，但数据中可能存在一些您从未想过的隐藏链接和模式。当数据为文本形式时，这些是不可见的，只有在视觉呈现时才变得明显。
3. 确定新兴趋势
企业显然可以找出数据的当前趋势，但有时甚至可以使用数据可视化来估计未来的趋势。这为市场上实际使用数据可视化的公司提供了巨大的优势，因为他们可以通过分析未来的市场趋势领先于竞争对手。
4. 与他人交流这个故事
只有数据分析师和业务中的其他技术人员了解数据是不够的。向股东等公司其他人展示数据分析和获得的结果同样重要。在这种情况下，数据可视化非常有用，因为它将数据浓缩为
每个人都可以理解的形式。
有哪些不同类型的数据可视化图表？
您可以使用多种不同类型的数据可视化图表，具体取决于要显示的数据类型以及显示方式。在决定使用特定图表之前，您必须考虑数据之间的关系，您是根据时间比较单个还是多个数据值，您是否显示数据中的特定趋势等。这些都是您应该回答的问题在选择任何这些数据可视化图表之前：
1. 条形图
条形图将数据组织成矩形条形，可轻松用于比较数据集。如果要比较两个或多个类似类型的数据值，并且没有太多数据组要显示，则应创建条形图。但是，条形图显示离散数据，因此如果您需要连续数据，使用它可能不是一个好主意。
2. 折线图
折线图以线的形式可视化数据，这对于理解趋势和模式非常有用。如果要显示与时间等连续变量相关的数据，最好使用折线图。数据中不同变量的不同颜色线条使折线图很容易理解。
3.散点图
散点图用于了解数据中两个变量之间的关系。您还可以通过绘制散点图来查找数据中的异常值或了解整体分布。如果数据从左下角移动到右上角，则两个变量之间可能存在正相关，如果数据沿相反方向移动，则可能存在负相关。
4. 迷你图
如果您想以更快的方式显示总体趋势，迷你图是最好的数据可视化。如果您想显示随时间变化的特定数据变量，Sparkline 也很有用。它可以绘制一个非常容易理解的近似图，但前提是读者也能理解 Sparkline。
5.饼图
如果您想比较数据中整体的某些部分，饼图是最好的选择。它们可以很容易地给出总体上不同部分的数量的概念，但它们不是很精确，除非您将数值添加到代表整体上每个单独份额的饼图的每个部分。
6. 仪表
Gauge 用于比较单个刻度上的值。该值通常被指定为当前值和可能的总值，仪表用绿色表示您的进度，其余部分用红色表示。如果要同时显示多个值，则使用仪表不是一个好主意。
7. 面积图
面积图类似于折线图，因为它们以线的形式可视化数据，这对于理解趋势和模式非常有用。但是，图表中线条下方的区域也是彩色的。这可以与数据中的多个变量一起使用，以展示变量之间的相对差异。
8. 地理地图
地理地图将数据显示在地理位置地图之上。如果数据以地理为重要组成部分，同一颜色的不同深浅代表地图上不同的数据含义，则最好使用此地图。但是，如果您想显示精确的数据点，那么地理地图并不是最好的主意。
9. 热图
热图提供了数据中两个变量之间的关系以及这些变量之间的评级信息。该评级信息通常使用相同颜色的各种阴影显示，从浅到深表明评级增加。
10.直方图
直方图是条形图和折线图之间的交叉。他们在连续的时间间隔内将数据组织成矩形条。这与条形图不同，因为它们可以跨离散间隔。您应该使用直方图来显示数据随时间的分布或随时间比较数据中的两个变量。