0x00 可视化四个关键步骤
- 确定数据可视化的主题
- 提炼可视化主题的数据
- 根据数据关系确定图表
- 进行可视化布局及设计
0x01 明确主题
可视化过程的第一步：确定数据主题，即确定需要可视化的数据是围绕什么主题或者目的来组织的。
在可视化过程中的4个步骤之中，第一步是相对来说较容易的一步。
业务运营中的具体场景和遇到的实际问题，公司层面的某个战略意图，都是确定数据可视化主题的来源和依据。简而言之，一个具体问题或某项业务、战略目标的提出，其实就可以对应一个数据可视化的主题。比如，银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额，电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播，物流公司分析包裹的流向、承运量和运输时效，向政府机构或投资人展示公司的经营现状等，都可以确定相应的数据主题。
0x02 处理数据
当我们明确主题之后，在面对数据我们可以要进行细致的分析，可以采用5W1H的方式
- why：为什么要搜集这些数据，我想从中获得什么
- who：谁采集的数据，数据是由谁产生的
- where：数据是在什么地域范围内采集的，或者说数据的来源是哪
- when：数据是在什么时间段采集的
- what：这是什么业务产生的数据
- how：这些数据是怎么样采集的，数据的采集方式直接影响到数据的时效性，准确性等
之后我们要对数据进行查漏补缺清洗、去噪等处理并且还要明确几个问题
1. 确定数据指标
- 分析和评估一项业务的经营现状通常有不同的角度，这也就意味着会存在不同的衡量指标。
- 同样一个业务问题或数据，因为思考视角和组织方式的不同，会得出截然不同的数据分析结果。
例如，要评估寄件这项业务，有人想了解寄件量，有人想知道不同快递公司的运输时效，有人想知道寄件用户的下单渠道，还有人想了解寄件收入。
拿起数据，就开始画图，会让整个数据可视化作品没有重点、杂乱无章，是一种用战术上的勤劳掩盖战略上的懒惰，最终的呈现效果一般不理想。
2. 明确数据间的相互关系
基于不同的分析目的，所关注的数据之间的相互关系也截然不同，这一步实质上是在进行数据指标的维度选择。
例如，都要统计寄件量，有人希望知道各个快递公司的寄件量是多少，有人想了解一天内的寄件量高峰位于哪个时段，还有人想知道寄件量TOP10的城市排名。这里的快递公司、时段、城市，都是观察寄件量这个指标的不同维度。
通常，数据之间的相互关系包含如下几类：
- 趋势型：
通常研究的是某一变量随另一变量的变化趋势，常见的有时间序列数据的可视化。 - 对比型：
对比两组或者两组以上的数据，通常用于分类数据的对比。 - 比例型：
数据总体和各个构成部分之间的比例关系。 - 分布型：
展现一组数据的分布情况，如描述性统计中的集中趋势、离散程度、偏态与峰度等。 - 区间型：
显示同一维度上值的不同分区差异，常用来表示进度情况。 - 关联型：
用于直观表示不同数据之间的相互关系，如包含关系、层级关系、分流关系、联结关系等。 - 地理型：
通过数据在地图上的地理位置，来展示数据在不同地理区域上的分布情况，根据空间维度不同，通常分为二维地图和三维地图。
3. 确定用户关注的重点指标
确定了要展示的数据指标和维度之后，就要对这些指标的重要性进行一个重要性排序。
因为对于一个可视化展示的终端设备而言，其屏幕大小有限，且用户的时间有限、注意力也极其容易分散。如何让用户在短时间内，更有效率的获取到重要的信息，这是评估一个可视化产品好坏的重要因素。
在可视化设计之前，不妨问用户两个问题：
（1）如果整个版面只能展示一个最重要的信息，你希望是什么？
（2）你希望展现这些信息的理由是什么？通过用户对这些问题的回答，你能了解到，在已确定的指标和维度中，用户最关注的是哪个或哪些。
通过确定用户关注的重点指标，才能为数据的可视化设计提供依据，从而通过合理的布局和设计，将用户的注意力集中到可视化结果中最重要的区域，提高用户获取重要信息的效率。
0x03 确定图表
数据之间的相互关系，决定了可采用的图表类型。
常见的数据关系和图表类型的对应关系如下图所示：
数据关系与图表.mindnode.zip
通常情况下，同一种数据关系，对应的图表类型是有多种方式可供选择，是不是随机选择一种方式就可以了呢？
当然不是，图表的目的是为了更好的去呈现数据中的现象和规律，那么必然，可视化图表的效果也极大的受到实际数据的影响，这个后续再分享。
0x04 可视化设计
在做好了以上的需求收集和整理之后，接下来就要开始进入可视化的设计和呈现的阶段。这一步主要包括两个方面：一是进行可视化布局的设计，二是数据图形化的呈现。
1、页面布局
（1）聚焦
设计者应该通过适当的排版布局，将用户的注意力集中到可视化结果中最重要的区域，从而将重要的数据信息凸显出来，抓住用户的注意力，提升用户信息解读的效率。
（2）平衡
要合理的利用可视化的设计空间，在确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下，保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡，提升设计美感。
（3）简洁
在可视化整体布局中，要突出重点，避免过于复杂或影响数据呈现效果的冗余元素。
2、图表制作
影响图表呈现效果的，主要有两个影响因素，一个是数据层面的，一个是非数据层面的。
（1）数据层面
若数据中存在极端值或过多分类项等，会极大影响可视化的效果呈现，如柱形图中柱形条的高度、气泡图中气泡的大小、饼图中的分类项太多等。
对于数据本身造成的可视化效果不佳的情况，我们是不是就束手无策了呢？当然不是，在以往的可视化过程中，本人虽然也踩了很多坑，但是对于如何解决这类问题也积累了一些经验，下次专题分享。
（2）非数据层面
非数据层面，但是影响图表呈现效果的因素，通常在设计过程中就可以解决。
比如图表的背景颜色、网格线的深浅有无、外边框等等，这类元素是辅助用户理解图表的次要元素，但如果不加处理全部放出，视觉上就不够聚焦，干扰到你真正想展示的数据信息。
因此，对于此类非数据层面，但是影响图表视觉呈现的元素，应该尽量隐藏和弱化。
3、可视化映射
3.1 可视化空间
数据可视化的显示空间，通常是二维。三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题，如3D环形图、3D地图等。
3.2 标记
标记，是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类。
根据空间自由度的差别，标记可以分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图，分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。
3.3 视觉通道
数据属性的值到标记的视觉参数呈现的映射，叫做视觉通道，通常用于展示数据属性的定量信息。
常用的视觉通道包括：标记的位置、大小（长度、面积、体积…）、形状（三角形、圆、立方体…）、方向、颜色（色调、饱和度、亮度、透明度…）等。
0xFF 总结
作为数据可视化的设计者，我们应该在可视化设计之前，全面了解此次数据的分布情况、量级，通常几行sql就可以搞定，这样在进行可视化设计的时候，可以少踩很多坑。
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