数据可视化

陈旸老师极客时间《数据分析实战45讲》笔记

可视化类别

常用的可视化视图超过 20 种，分别包括：文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。

数据可视化工具

商业智能分析： Tableau和PowerBI、FineBI

Tableau 是国外的商业软件，收费不低。它适合 BI 工程师、数据分析分析师。

PowerBI 是微软出品的，可以和 Excel 搭配使用，你可以通过 PowerBI 来呈现 Excel 的可视化内容。

另外 FineBI 是中国的帆软出品，针对国内使用更加友好，同时也倾向于企业级应用的 BI。

可视化大屏类

大屏作为一种视觉效果强、科技感强的技术，被企业老板所青睐，可以很好地展示公司的数据化能力。这里给你介绍两款可视化大屏的软件 DataV 和 FineReport。

• DataV

  DataV 是一款可视化的工具，天猫双十一大屏就是用它呈现的。

• FineReport

  FineReport 是帆软出品的工具，

前端可视化组件

可视化组件都是基于 Web 渲染的技术的。所以你需要了解一下几个典型的 Web 渲染技术：Canvas、SVG 和 WebGL。简单来说，Canvas 和 SVG 是 HTML5 中主要的 2D 图形技术，WebGL 是 3D 框架。

Canvas 适用于位图，也就是给了你一张白板，需要你自己来画点。Canvas 技术可以绘制比较复杂的动画。不过它是 HTML5 自带的，所以低版本浏览器不支持 Canvas。ECharts 这个可视化组件就是基于 Canvas 实现的。

SVG 的中文是可缩放矢量图形，它是使用 XML 格式来定义图形的。相当于用点和线来描绘了图形，相比于位图来说文件比较小，而且任意缩放都不会失真。SVG 经常用于图标和图表上。它最大的特点就是支持大部分浏览器，动态交互性实现起来也很方便，比如在 SVG 中插入动画元素等。

WebGL 是一种 3D 绘图协议，能在网页浏览器中呈现 3D 画面技术，并且可以和用户进行交互。你在网页上看到的很多酷炫的 3D 效果，基本上都是用 WebGL 来渲染的。下面介绍的 Three.js 就是基于 WebGL 框架的。

在了解这些 Web 渲染协议之后，我再来带你看下这些常用的可视化组件： Echarts、D3、Three.js 和 AntV。

ECharts 是基于 H5 canvas 的 Javascript 图表库，是百度的开源项目，一直都有更新，使用的人也比较多。它作为一个组件，可以和 DataV、Python 进行组合使用。

D3 的全称是 Data-Driven Documents，简单来说，是一个 JavaScript 的函数库，因为文件的后缀名通常为“.js”，所以 D3 也常使用 D3.js 来称呼。它提供了各种简单易用的函数，大大简化了 JavaScript 操作数据的难度。你只需要输入几个简单的数据，就能够转换为各种绚丽的图形。由于它本质上是 JavaScript，所以用 JavaScript 也是可以实现所有功能的。

Three.js，顾名思义，就是 Three+JS 的意思。“Three”表示 3D 的意思，“Three.js”就是使用 JavaScript 来实现 3D 效果。Three.js 是一款 WebGL 框架，封装了大量 WebGL 接口，因为直接用 WebGL API 写 3D 程序太麻烦了。

AntV 是蚂蚁金服出品的一套数据可视化组件，包括了 G2、G6、F2 和 L7 一共 4 个组件。其中 G2 应该是最知名的，它的意思是 The grammar Of Graphics，也就是一套图形语法。它集成了大量的统计工具，而且可以让用户通过简单的语法搭建出多种图表。G6 是一套流程图和关系分析的图表库。F2 适用于移动端的可视化方案。L7 提供了地理空间的数据可视化框架。

编程语言

在 Python 里包括了众多可视化库，比如 **Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts、Mapbox 和 Geoplotlib。**其中使用频率最高，最需要掌握的就是 Matplotlib 和 Seaborn。

Matplotlib 是 Python 的可视化基础库，作图风格和 MATLAB 类似，所以称为 Matplotlib。

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级可视化效果库，针对 Matplotlib 做了更高级的封装，让作图变得更加容易。你可以用短小的代码绘制更多维度数据的可视化效果图

如何开始数据可视化的学习

其实很多企业都有在用商业分析软件，Tableau 算是使用率很高的。如果你想做相关的数据分析研究，掌握一门语言尤其是 Python 还是很有必要的。如果你想要全面的学习数据可视化，你可以有以下的 3 个路径：

1. 重点推荐 Tableau

   Tableau 在可视化灵活分析上功能强大，主要目标用户更多是较专业的数据分析师。同时在工作场景中使用率高，因此掌握 Tableau 对于晋升和求职都很有帮助。不过 Tableau 是个商业软件，收费不低。而且上手起来有一些门槛，需要一定数据基础。

2. 使用微图、DataV

   前面我给你讲过八爪鱼的使用，微图和八爪鱼是一家公司的产品，使用起来非常方便，而且免费。当你用八爪鱼采集数据之后，就直接可以用微图进行数据可视化。

   DataV 是阿里推出的数字大屏技术，不过它是收费的产品。它最大的好处，就是可以分享链接，让别人可以在线浏览，不需要像 Tableau 一样安装客户端才能看到数据可视化的结果。另外 DataV 有一些模板，你直接可以使用。

3. Python 可视化

   Python 是数据分析的首选语言，如果你不进行编程，可以使用我在上文中提到的数据可视化的工具。如果你的目标是个数据挖掘工程师，或者算法工程师，那么最重要的就是要了解，并且熟练掌握 Python 的数据可视化。