超全干货｜一篇文章让你彻底看懂数据可视化！

数据可视化最早的雏形诞生于3000年前古巴比伦绘制的世界地图，那个时候，人们已经开始尝试用可视化的方式呈现数据。

时至今日，数据可视化几乎是无处不在，它的奇妙超能力，大大提升了我们理解和运用数据的效率，其作用和价值传统数据分析早已难以企及！

何谓数据可视化？

Webster 字典中visualization的定义如下：

1.Formation of mental visual images

2.The act or process of interpreting in visual terms or of putting into visible form.

按字面意思来解释，就是数据+可视化=数据可视化，数据指的就是大数据，而可视化就是将这些大数据通过易读、易懂、易操作的方式呈现出来，让用户能迅速高效的理解和运用大数据传达出的信息。

为什么要数据可视化？

①提升决策效率

数据可视化已经被广泛运用到各行各业，比如企业的经营状况、政府的重大决策、公众服务等领域。

数据可视化高效地实现了数据的浏览、分析和运用等功能，并且还能通过交互式应用，帮助人们科学的分析数据，提升决策和判断的效率，此外，数据可视化还能优化企业服务和信息资源，提升员工的工作效率。

②掌握行业动态趋势

通过不同纬度的大数据收集，以及对数据的分析、理解，数据可视化最终可以展现出一个比较科学宏观的行业动态趋势，有助于决策者作出更加理性客观的判断。

比如通过数据可视化，大家可以清晰的看到未来的天气变化、股市行情的波动起伏以及航班飞行的情况等，并提前做好相应的应对措施。

③预判风险、进行溯源分析

针对某些安全行业，数据可视化能深入到每一个网络节点、流量信息等领域，对数据进行全方位的监测，通过多种图表的数据呈现方式，让异常和威胁情况一目了然。

此外，数据可视化还能对威胁和风险溯源分析，进一步了解攻击者的来源和目的。

数据可视化的几个应用场景

①电商数据可视化

电商数据可视化通过对数据进行不同纬度的分析和整理，实时监测数据变化，让数据的信息以及趋势变得更加直观清晰，更方便用户一眼就能看到重要数据。

电商数据可视化把信息变成了一道可以观赏的风景，当用户在数据世界迷失方向的时候，能通过这样一道数据风景线，将所有重要信息尽收眼底，在这点上传统数据分析是不可能做到的。

②产品数据可视化

安默尔·加格（Anmol Garg）曾是特斯拉的一名数据分析专家，他在处理大量电动车传感器数据时，使用可视化模型设计出一款交互式散点图，用来显示电动车轮胎的变化状况。

专家和领导通过该图表能对轮胎的受压情况一目了然；通过不断深入的探索，加格还发现这种可视化图表的用处不仅能用于轮胎压力的监测，还能分析出轮胎的漏气状况、用户充气频率等多个重要数据。

③疫情数据可视化

弗洛伦斯·南丁格尔(Florence Nightingale)不仅是一位著名的统计学家，更是历史上第一个使用极坐标的人，她曾用区块来呈现1854-1856年间，克里米亚战争中人们的死亡原因。

④网络安全可视化

网络化时代下，平均每20秒就会发生一次网络安全事件，因此对网络安全威胁的可视化显得尤为重要，通过对数据进行多维度的实时监测，保障整个网络的安全信息一目了然，通过对数据的深入分析，及时发现异常和威胁。

此外，数据可视化在APT的基础上还能对入侵者进行溯源分析，最后通过GIS技术，将虚拟网络和真实世界相结合，最终实现网络态势的可视化！

除了以上几个应用场景，可视化还能应用于打击电信诈骗、找出伪基站、构建反洗钱系统等其它重要领域，可视化已经成为网络时代不可替代的一个重要部分，不论威胁情报、安全管理还是行业趋势，都必须要依赖可视化，才能进行理性客观的分析和判断。

比较流行的4个可视化工具

① Modest Maps

Modest Maps只有10KB大小，是目前最小的一个地图库，用户可以根据自己的想法随意定制在线地图，非常方便实用，且工具也有很多，一些开发者还会用它和自己的项目进行交互！

② Gephi

Gephi是一款桌面应用，多用于画两个个体、公司或圈层之间的关系图，通过它的可视化图形，你能清楚的了解两个主体之间的关系状况。

③ iCharts

iCharts不仅交互式元素多，还能从谷歌文件中调取数据，操作十分方便，而且整个界面和图表都十分美观，是颜值派数据分析师必选的可视化软件。

④ Tableau

Tableau不仅容易上手，工具也很美观，而且处理数据的速度也十分灵敏快捷，它不仅能做图形、图表，还能制作地图，最重要的一点，它不仅能一个人操作，还可以和团队一起协同完成数据的绘制。

疫情期间，为了满足大数据产业人才的需求，中培教育特别打造了【大数据分析与可视化技术应用实战】和【数据治理、数据架构设计及数据标准化方法】两门线上直播课程。通过案例和理论的结合教学，让大家彻底掌握大数据相关技术。

课程安排

课程名称：大数据分析与可视化技术应用实战

课程时长：18学时

线上直播时间：5月22日-24日

课程名称：数据治理、数据架构设计及数据标准化方法

课程时长：18学时

线上直播时间：5月25日-27日

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