这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第19天
1. 定义
1.1 什么是可视化
可视化是用来创建图像、图表或动画以进行交互的任何技术。
1.2 什么是数据可视化
数据可视化相对于可视化只增加了数据，呈现数据关系的信息可视化是最常见的可视化方式。
在计算机诞生之前，可视化都是静态的。随着计算机图形的发展，交互成为一个重要研究方向，产生了探索式数据分析。
1.3 数据可视化的作用
- 直观展示
- 数据探索
- 促进沟通与交流
2. 数据可视化基本流程
2.1 数据采集
数据采集是数据分析和可视化的第一步，俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的最终效果。 数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看，可以分为内部数据采集和外部数据采集。
2.2 数据处理和变换
数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。 一方面，通过前期的数据采集得到的数据，不可避免的含有噪声和误差，数据质量较低；另一方面，数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来。
2.3 可视化映射
对数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，接下来就到了可视化映射环节。可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程。
2.4 可视化交互
常见的交互方式有：
- 滚动和缩放：当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，比如地图、折线图的信息细节等。但是，滚动与缩放的具体效果，除了与页面布局有关系外，还与具体的显示设备有关。
- 颜色映射的控制：一些可视化的开源工具，会提供调色板，如D3。用户可以根据自己的喜好，去进行可视化图形颜色的配置。这个在自助分析等平台型工具中，会相对多一点，但是对一些自研的可视化产品中，一般有专业的设计师来负责这项工作，从而使可视化的视觉传达具有美感。
- 数据映射方式的控制：这个是指用户对数据可视化映射元素的选择，一般一个数据集，是具有多组特征的，提供灵活的数据映射方式给用户，可以方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息。这个在常用的可视化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。
总结
这节课我学习了关于数据可视化的相关理论，数据可视化在未来的应用十分广泛。数据可视化能够加强数据的直观性，让人们更容易接收和理解数据，是一个十分重要的工具。
