数据可视化呈现与解读学习心得体会
数据可视化呈现与解读学习心得体会
数据可视化起源于上个世纪五十年代，主要指采用某些形式提取出概要信息，再利用图形、图像、计算机视觉、模型、动画等形式对数据加以可视化解释。它的最终目的是要通过简单形象的形式来展现数据中暗含的规律，并以及帮助人们准确高效地进行决策。
数据可视化要点
虽然说数据可视化主要是借助于图形，但这并不意味着，把数据做成一系列同一形式的图标就可以了，那样会让人感到枯燥乏味。同时，也不能为了看上去炫酷而采用极端复杂的表现形式。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，关键还是要直观传达关键特征，实现数据集的深入洞察。
数据可视化过程
数据可视化包括3个大步骤：数据采集、数据分析、数据可视化设计。
①数据采集
在确定数据可视化的主题之后，分析需要采样的数据类型、种类、形式、内容等，并设定采样方式和内容（数据埋点）
同学都知道在试验之前需要先拟定试验方案，决定试验的过程以及收集的数据，这其实就是简单的数据埋点。但是在实际工作中，数据埋点更为重要。因为数据的准确性、可靠性很有可能取决于实际进行数据采集的人员，可能是前端业务，可能是后端支持，如果在设定初期没有明确给出采样标准，随着时间的推移，这些数据就成了大坑，甚至根本没法使用。
②数据分析
1、确定数据指标：
主题不同，分析角度不同，需要展示的数据指标就相应不同，比如到底是分析人群中SNP的遗传频率，还是分析整体客户检测特征。不能以战术上勤劳掩盖战略上的懒惰，最终呈现出结果不会理想。
2、数据维度选择：
到底是以时间轴考量，还是地域分布，还是结构分布，还是关系网，都是需要考量的。
③数据可视化设计
1、图表类型确定
数据之间的相互关系决定了应该采用的图表类型，如趋势、对比、占比、分布、区间、关联、地理等。图表类型多样，但是要紧跟主题，力图最简单直接展示关键信息。
2、重点排序
一个人的注意力是有限的，可视化展示空间也是有限的，如何突出重点，让人在极短时间内，更有效地获取重要信息？将需要展示的内容进行重点排序是十分有必要的。
3、页面布局
页面布局遵循聚焦、平衡、简洁三原则，集中观众注意力到关键区域，但是又要在空间上保持平衡，在突出重点之余避免过于复杂和冗余。
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