这是我参与「第四届青训营-大数据场」笔记创作活动的的第1天
这条笔记记录数据可视化建立流程。
数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。 可视化主流程的各模块之间，并不仅仅是单纯的线性连接，而是任意两个模块之间都存在联系。例如，数据采集、数据处理和变换、可视化编码和人机交互方式的不同，都会产生新的可视化结果，用户通过对新的可视化结果的感知，从而又会有新的知识和灵感的产生。 下面具体介绍数据可视化流程：
- 数据采集 数据采集是数据分析和可视化的第一步，要注意数据采集的方法和质量，这样会很大程度上就决定了数据可视化的最终效果。
- 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。
- 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。 可视化元素由3部分组成:可视化空间+标记+视觉通道，这里不详细叙述了。
- 人机交互 可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策。 但是通常，我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。 如果在可视化图形中，将所有的信息不经过组织和筛选，全部机械的摆放出来，不仅会让整个页面显得特别臃肿和混乱，缺乏美感;而且模糊了重点，分散用户的注意力，降低用户单位时间获取信息的能力。
- 用户感知 可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感。 用户在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。
这里就是今天总结的内容啦，若有问题可以评论留言，一起探讨，谢谢。
