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数据可视化
画画/天文/数据分析………
个人感觉，数据可视化的主要作用，在于通过图形和色彩将关键数据和特征直观地传达出来，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。单纯说“呈现”，并不确切，因为数据可视化并非无差异地涵盖所有数据，可视化的过程本身就已经加入了制作人的对问题的思考、理解、甚至是一些假设，而数据可视化则是通过一目了然地方式，帮助制作人获得客观数据层面的引导或者验证。
举个栗子：
如下面这张气泡图，是关于某公司差旅费中天津到广州航线8个月机票票价的，纵坐标是一天之中飞机起飞的时间，横坐标是起飞的日期，每个气泡代表一张机票，气泡的大小代表票价的高低，提前7天以上订票的用红色表示，提前4天以下的用蓝色表示，深蓝色是当天或者提前一天订票。
这样就很容易就能发现该公司提前订票的很少，大部分出差都是当天或仅提前一天订票，票价普遍较高。这张图共涉及5列28行数据，如果想要发现该气泡图所表 现出的问题，需要经过各种计算、聚焦的处理，而使用数据可视化手段，只需要选择这些数据，直接就能出结果。如果数据量翻个几倍、几十倍，可想而知，数据可视化能够带来的价值。
如果你想交流更多数据可视化方面的东西，欢迎到数据观（ ），和我们一起探讨
的确就是为了更好，人对于图形和纯数字的感觉是明显不一样的，同样一年的数，用肉眼看，找出数值最高的一天，折线图就是比看数字发现的快。
数据分析想要落地，就要让更多的人能理解，为了便于理解才会有数据可视化，才便于得出结论。
当然数据可视化不仅仅只为了呈现结论，数据分析过程中也会用得到，譬如QQ图，PP图，做分类，残差图一类的东西，同样帮助很大。
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个人感觉，数据可视化的主要作用，在于通过图形和色彩将关键数据和特征直观地传达出来，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。单纯说“呈现”，并不确切，因为数据可视化并非无差异地涵盖所有数据，可视化的过程本身就已经加入了制作人的对问题的思考、理解、甚至是一些假设，而数据可视化则是通过一目了然地方式，帮助制作人获得客观数据层面的引导或者验证。
举个栗子：
如下面这张气泡图，是关于某公司差旅费中天津到广州航线8个月机票票价的，纵坐标是一天之中飞机起飞的时间，横坐标是起飞的日期，每个气泡代表一张机票，气泡的大小代表票价的高低，提前7天以上订票的用红色表示，提前4天以下的用蓝色表示，深蓝色是当天或者提前一天订票。
这样就很容易就能发现该公司提前订票的很少，大部分出差都是当天或仅提前一天订票，票价普遍较高。这张图共涉及5列28行数据，如果想要发现该气泡图所表
现出的问题，需要经过各种计算、聚焦的处理，而使用数据可视化手段，只需要选择这些数据，直接就能出结果。如果数据量翻个几倍、几十倍，可想而知，数据可视化能够带来的价值。
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的确就是为了更好，人对于图形和纯数字的感觉是明显不一样的，同样一年的数，用肉眼看，找出数值最高的一天，折线图就是比看数字发现的快。
数据分析想要落地，就要让更多的人能理解，为了便于理解才会有数据可视化，才便于得出结论。
当然数据可视化不仅仅只为了呈现结论，数据分析过程中也会用得到，譬如QQ图，PP图，做分类，残差图一类的东西，同样帮助很大。