《数据可视化：数据分析、数据呈现和数据设计》

《数据可视化：数据分析、数据呈现和数据设计》数据分析
当我们理解数据时，首先需要进行数据分析。

数据分析是一个将统计工具和计算机科学有机结合的领域，可以帮助我们确定数据的存在，排除数据的误差，鉴定可能的差异和源头，并提供其他实用信息。

在数据分析中，我们可以探索数据的值域、分布、中心位置和简要描述。

更广泛的话题包括估计总体参数，查找异常值，发现相关性，理解偏斜或偏离等特征。

在回答诸如“哪些因素会影响某个现象”或“某个现象是否正在改变”等问题时，数据分析特别有用。

另外，在领域例如经济学、社会学、心理学、政治学等这些社会科学，数据分析也是不可或缺的。

数据呈现
数据呈现的目的是要将分析结果以一种可理解且易于记忆的方式传达给
观众。

在制作数据可视化图形时，我们需要牢记以下几点：
- 选择正确的图表类型。

不同的数据需要使用不同的图表类型，例如柱状图适用于比较类别之间差异，而折线图适用于了解顺序数据。

- 添加比例尺和标签。

确保读者理解图像的比例和图像中包含的信息，标记轴的单位和图表项是至关重要的。

- 加入突出的元素。

使用颜色、喜欢太古包等主题色和大小变化来强调关键参考值和其他需要突出的信息。

- 突显重要信息。

以这种方式指导您的受众，使他们能够快速获得令人印象深刻的见解。

- 提供故事性质的解释。

解释较详细的背景资料以及与数据相关的决策和信息的解释，使读者能够实现感知。

数据设计
数据设计是一种艺术和科学的混合。

为了创建强大的数据可视化，需要考虑以下因素：
- 描述一致性。

数据图形应该一致，而不是五颜六色，或使用多种不同样式。

- 显示统计需求。

根据您的读者和目标，通过绘制方面的误差条、盒状图来显示概括统计三元组的集中位置和比较方差。

- 支持交互和可感知性。

要实现可互动性。

需要使用工具，以便用户可以悬停、单击或拖动，也可以对相同基础数据进行根据，从而敏感地感知目
标和看到其他有趣的数据关系。

- 与目标消息保持一致。

在数据设计时，确保用户明确理解数据可视化的目标，例如通过仪表盘监控关键指标趋势、提供可动态过滤的复杂数据集视图等。

在实际应用中，数据可视化技术已被大量使用，例如在数据分析、商业、社会科学、医疗保健等领域中。

良好设计的图表可以提高数据处理的效率，更好地传达信息，增加数据信任，使人们能够更好地理解复杂的数据概念。