AI技术崛起：数据可视化之路更近

        在当今AI技术蓬勃发展的时代，数据可视化作为信息传达的重要手段，其门槛逐渐降低。然而，这并不意味着我们可以忽视学习数据可视化的重要性。即使不需要深入专业技术，对数据可视化的基础知识的了解也是至关重要的。那么，对于想要学习数据可视化的人来说，究竟需要掌握哪些知识呢？

一，数据可视化的核心概念

1. 本质：数据可视化的本质在于将数据以图形方式呈现，并通过这些图形传达附加信息给用户。

2. 框架：一个完整的数据可视化框架通常包括四个部分：

   • 数据处理模块：负责对数据进行加工，包括合并、分组、过滤、计算统计信息等。
   • 图形映射模块：将数据映射到图形视觉通道，例如颜色、位置、大小等。
   • 图形展示模块：确定使用何种图形来展示数据，如点、线、面等。
   • 辅助信息模块：用于说明视觉通道与数据的映射关系，如坐标轴、图例、辅助文本等。

3. 可视化元素：包括可视化空间（2D、3D）、标记（点、线、面、体）以及视觉通道（位置、大小、形状、颜色等）

二，完整的数据可视化过程

1. 确定主题：明确数据可视化的主题和目的。
2. 提炼数据：从海量数据中提取出关键信息。
3. 确定图表：根据数据类型和展示需求选择合适的图表类型。
4. 布局设计：设计图表布局，使数据呈现更加清晰和直观。

三，数据图像映射流程

1. 在数据图形映射的过程中，需要经历以下步骤：

2. 原始数据加载
3. 统计分析与数据加工
4. 数据预处理与过滤
5. 数据映射与绘制
6. 最终图表形成

四，数据处理和变换方法

1. 数据处理和变换在数据可视化中扮演着重要角色，常见的方法包括：

2. 数据归一化
3. 线性变换
4. 反正切变换
5. 数据标准化
6. 数据平滑化

五，数据可视化图表类型

数据可视化中有多种图表类型，可以根据展示需求和数据特点选择合适的图表类型。以下是一些常见的图表类型及其特点：

空间可视化

• 地理可视化
  • 地图
    • 热力图：通过颜色深浅或色调来展示数据在空间上的密集程度或变化趋势。
    • 等值线图（等高线图）：用等值线连接具有相同数值的数据点，展示地理区域内数据的分布情况。
    • 气泡图：利用气泡大小和颜色来展示地理位置相关数据的数量或指标数值。

层次可视化

• 树状图
  • 旭日图（Sunburst Chart）：类似于饼图，但可展示多层级数据结构和半径轴的数据分布，适合展示层次结构和组成比例。

网络可视化

• 关系图
  • 力导向图（Force-Directed Graph）：节点通过引力和斥力的作用呈现出网络结构和节点之间的关联关系，适合展示复杂关系网络。

文本可视化

• 关系可视化
  • 树状图（Tree Map）：使用矩形区域的大小和颜色来展示文本数据中的层级结构和数据量。
• 内容可视化
  • 词云图：通过词语的大小和颜色来展示文本中关键词的重要性和频率。
• 情感可视化
  • 情感图表
    • 情感雷达图：通过雷达图展示文本数据中不同情感类别的分布情况。
    • 情感饼图：将文本数据中各种情感类别的比例以饼图形式展示出来。

时间序列可视化

• 折线图
  • 带有趋势线的折线图：除了基本折线外，还可以添加趋势线以突出数据的发展趋势。

分类数据可视化

• 条形图
  • 堆叠条形图：用于展示分类数据的组成结构和各部分之间的相对大小。

分布数据可视化

• 直方图
  • 核密度估计图：通过平滑曲线展示数据的密度分布情况，辅助观察数据的分布特征。

 更多可视化图表看：60种数据可视化图表总结（文末送书）-CSDN博客

来源1，数据可视化的基本流程总结，超全面！ - 哔哩哔哩 (bilibili.com)

来源2，可视化框架设计-整体思路 - zaohe - 博客园 (cnblogs.com)

来源3，数据可视化架构包括 数据可视化的四个层次_mob6454cc649dc8的技术博客_51CTO博客

详细了解可视化看：数据可视化_郑州大学_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)