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数据可视化分析综述

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左圆圆王媛媛蒋珊珊徐榕荟

摘要：目前，人类社会正处于大数据爆发的时代，多元化数据涌现和信息激流使人、企业和社会对大数据的依赖在不断深化，与此同时，数据可视化研究已成为一个新的时代命题。就数据可视化展开综述，介绍了数据可视化的概念、发展历史，然后对数据可视化中的数据进行了详细阐述，列举了可视化的常用工具及数据可视化图表。

关键词：数据可视化;数据分析;可视化工具;可视化图表

：P208

：A

DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.030

如今，数据可视化不是一个新主题，但它的价值日益增加，其不仅能将凌乱的数字转变为美丽的景色，也能实现凌乱、难以“看穿”数据信息到直观且易于理解的企业决策信息的变化。在提升企业形象的同时，它提高了公司的收入，被称为企业问题的“美丽杀手”，它是技术与艺术的完美结合。

1数据可视化简介

1.1数据可视化

数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学和技术研究。数据可视化技术充分使用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面来表达、建模和显示立体、表面、属性和动画，对数据加以可视化解释。

1.2数据可视化历史

1.2.118世纪——数据可视化的起源

数据可视化起源于18世纪，WilliamPlayfair在出版的书籍《TheCommercialandPoliticalAtlas》中第一次使用了柱形图和折线图。世界上第一个饼图显示了1789年土耳其帝国在亚洲、欧洲和非洲的疆土比例。

1.2.219世纪——数据可视化的第一个黄金时期

在19世纪上半叶，数据开始受到关注，统计数据和概念图爆炸式增长，包括直方图、饼图、直方图、折线图、时间轴、轮廓等;在19世纪中期，数据可视化主要用于军事目的;19世纪下半叶，进入了数据可视化的黄金时代。

1.2.320世纪前期——现代启蒙

20世纪上半叶，人们第一次意识到图形的显示方式为航空航天、物理学、天文学和生物学领域的科学和工程提供了新的见解和发现机会。

1.2.420世纪中后期——新的生命力

从20世纪60年代到70年代，数据可视化依赖于计算机科学和技术，具有新的活力;从20世纪70年代到80年代，人们主要尝试使用多维定量数据的静态图来表示静态数据;在20世纪80年代中期，动态统计图表开始出现，最后两种方式在20世纪末开始合并，试图实现动态的交互式数据可视化。因此，动态交互式数据可视化已成为一个新的发展主题。

1.2.521世纪——大数据时代

当世界在2003年创建5个EB数据时，人们开始关注大数据的处理;2011年，世界上每天新增数据量开始呈指数级增长，用户使用数据的效率也在不断提高;2012年，我们进入数据驱动的时代。掌握数据意味着掌握发展方向，因此人们对数据可视化技术的依赖也在不断深化。大数据可视化研究已成为一个新的时代命题。

2数据与可视化

2.1数据释义

关于数据的定义，大多数人含糊不清地回答说数据类似电子表格或很多数字，而具有一些技术背景的人会提到数据库或数据仓库。但这些答案仅描述了数据的格式和数据的存储方式。要想可视化数据，则必须知道它所表达的内容。

2.2可视化工具

2.2.1

MicrosoftExcel

Excel是常用的入门级数据可视化工具。输入某些数据后，单击菜单栏中的“图表”选项以生成所需的图表。Excel提供了多种标准图表类型供用户选择，包括柱形图、折线图、饼图和散点图。

Excel虽然不适合用来做深度分析，生成的图表也不会用于出版，但它方便快捷，随手点击几下鼠标就可以用它生成一个图形。正是Excel的方便易用让它获得了大众的青睐，但如果想要高质量的数据图就不要止步于此，其他工具会更适合。

2.2.2Tableau

Tableau是一种用于数据可视化敏捷开发和实现的商业智能演示工具，可用于实现交互式、可视化分析和仪表板应用程序。数据可视化允许将枯燥的数据呈现在简单、友好的图表中，这是最直观、最有效的分析方法，没有过多的技术基础，任何人可以轻松学习Tableau，并使用其可视化功能来处理和显示数据，以便更好地分析表面数据。

作为轻量级可视化BI工具的良好代表，Gartner的商业智能和分析平台魔力象限于2015-02发布，已连续第三次蝉联领先者。德国电子商务网络的数据科学家也认为，拥有像Tableau这样的工具就足够了，无论是报告还是挖掘数据并进行分析。

2.2.3Python

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，在重视开发功率和科技不断开展的背景下，Python得到越来越多人的青睐。根据IEEESpectrum发布的一项研究，2016年排名第三的Python已成为2017年全球最受欢迎的语言，C语言和Ja