数据可视化

优秀的数据可视化图表只是罗列、总结数据吗？当然不是！数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。

本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。

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当数据以简单的可视化的形式呈现时，数据便更具有意义并且更容易理解，因为人眼很难从原始数据中得出重要的信息。

在最近发布的Minitab版本中，Minitab 将相关图纳入可视化工具之列。我想来探索一下，这些图形工具在高级分析的过程中为何如此实用且广受欢迎。

图表并不能让虚假的信息变成真的，数据也不能。它们会屈从于做图的人，也展示出信息本身之外更多的东西。那么，睁大你的眼睛咯。

​地图是指使用地图的形式显示数据在不同地理位置的分布趋势或规律，区域标识表示地理维度的数据，指标表示具体数值。

​随着大数据、互联网技术的不断发展，大数据应用普及的范围也在不断扩大。大数据应用的普及，使蕴藏于海量数据中的价值得到运用，很多事情变得越来越便利，这种情况在企业的表现尤为明显。今天小编会以大数据产品体系中BI工具为例，和大家一起探讨一下，企业级BI工具应该如何设计。

根据数据应用的不同阶段，我将从数据底层到最后应用，来谈谈那些数据人的必备技能。

一方面，分散的数据看板极大影响了使用便利性；另一方面，只有完整的数据才能呈现业务全貌。建立数据看板时，需要把核心数据与图表放于同一看板中，杜绝数据割裂。

在做图表之前需要了解每个图表的特性，并想清楚：数据想要展示什么？想要表达什么？

在这篇文章中出现的每一个技巧里，『可解释性』都被解构为几个更基本的方面：模型复杂程度，特征尺度，理解，信任 —— 接下来我首先就来简单对这几点做个介绍。

柱状图主要用于表示离散数据的频数，也是一种基础可视化图。

Sisu Data 是斯坦福 DAWN 项目的衍生产品，该项目将人工智能用于决定跟踪哪些数据变量的“组合爆炸”，今天宣布在 C 轮投资中筹集了 6200 万美元。 该公司还在其产品中推出了新的仪表板和新的数据探索功能。

定义合适的可视化图形，可以说是最为关键的。