数据可视化的概念
数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，三维可视化设计，包括相应信息单位的各种属性和变量。
用人话简单来说，数据可视化就是用图形的方式来表征数据的规律。
1、数据可视化从来只是表层的东西，三维可视化系统，数据分析才是核心。就像一个人，不一定长得漂亮人格就高尚，花莲三维可视化，也不一定长得不好看人格就低下。而应该反过来，只只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。
2、可是这是个看脸的世界，大部分人对于数据也都是外行的，只有把数据可视化做得漂亮才能吸引他们的注意；只有把数据可视化做得简单易懂，他们才能理解数据分析的内涵。
3、对于数据可视化，重要的东西从来不是图形、工具、配色这些套路性的东西，而在于创意和灵感。可你又不是参加比赛，并不需要那么多的创意灵感。在日常工作中，还是以实用为主，所以掌握套路还是很必要的。
大数据可视化的步骤
一、明确需求：开始创建一个可视化项目时，第1步是明确要回答的问题，又或者试着回答下面的问题“这个可视化项目会怎样帮助企业？”明确实施企业对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发现企业各方面的规律、用户的需求等内容。
二、建设数据仓库的模型：数据仓库的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
三、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)：数据抽取是指将数据仓库需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。
四、建立可视化场景：建立可视化场景是对数据仓库中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
数据可视化图表配色的技巧
1、多彩配色：宜克制：许多时候，我们容易首先考虑设置多彩的颜色去达到外观的酷炫，而没有考虑到这些颜色是否有实际的意义。显然，多彩的图表可能有助于广告效果，却分散了读者对于真正有价值的数据本身的注意力。
2、色调与明度：跨度要大：在把数据进行可视化的大多数情况下，我们需要让配色容易辨识与区分，也就是说，它们的明度差异一定要够大。对于明度与色调，跨度越大，就能承载越多的数据。下图中第二行就是一个反例，三维可视化管理，颜色之间辨识度太低，容易模糊不同数据系列的界限，你会很难分辨相邻两色的区别。3、饱和度：尽量低：在配色过程中，有时我们挑选了喜欢的颜色，搭配出来的效果却不如人意。是颜色选的不合适吗？别着急，尝试降低它们的饱和度吧。不过仍要注意颜色之间的辨别度，避免不同数据系列的颜色混淆。另外，避免广泛运用艳色的好处是，当你有某个很想要强调的数据时，你可以轻松使用明亮的色彩来表示。
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