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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。
从没学过数据可视化，怎样从小白开始系统的学习数据可视化？
首先要看你的职业规划，如果你是以业务为主的数据分析，给非专业人士展示，学习powerBI，tableau，一个小时足矣。如果你是以技术为主的数据分析，或数据挖掘，给专业人士展示，学习Python，R语言， Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly; R中可视化工具有plot基础库ggplot2。
python做可视化数据分析，究竟怎么样？
当然很好。作为一种广泛使用的编程语言，python的第三方库具有丰富的扩展，并提供了许多高效简单的包，可以直接用于数据可视化。在这里，我简单介绍其中的三个，分别是matplotlibseaborn和pyecharts。有兴趣的朋友可以试试老工具matplotlib，这是python非常著名的可视化工具。相信很多做过可视化的朋友都非常熟悉matplotlib，它专业、强大、功能齐全、扩展丰富。几乎你能想到的各种图表，matplotlib都能轻松搞定，从常见的柱状图、饼状图、折线图，到复杂的动画、三维自定义图表。matplotlib涉及很深，种类繁多，代码齐全。如果想做数据可视化，绘制专业图表进行展示，可以使用matplotlib，效果很好。Streamline包seaborn也是一个非常好的python可视化包。基于matplotlib的开发，将matplotlib复杂的参数和调用进行了精简和打包，使用起来更方便，更容易上手。常见的散点图、曲线图、直方图、饼图、热度图、箱线图、小提琴图，所有这些都在该库中有详细介绍。demo丰富，代码完整，官方教程详细。如果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seaborn，它的代码更少，更容易学习。用过pyecharts的朋友应该对pyecharts非常熟悉。一个简单的包和对python echarts的调用。借助echarts强大的数据可视化功能，pyecharts还可以轻松绘制各种图表，如常见的柱状图、饼状图、散点图、复杂地图树形图、k线图、仪表盘地理图、pyecharts等。专业强大的画图，美观好用。如果想绘制简洁大方的图表，可以使用pyecharts进行基于网页的展示，效果非常好。现在分享这三个不错的python可视化库。其实还有很多其他的包可以直接用，比如ggplotbokeh，也很不错。只要有一定的python基础，熟悉相关代码和例子，很快就能掌握。网上也有相关教程和资料，介绍的很详细。有兴趣的可以搜索一下。希望以上分享的内容能对你有所帮助。
