可视化图表怎么做
方法如下：工具／原料：华为MateBook 14、windows 10、Microsoft Office Excel 20071、在电脑上面打开一个制作好的Excel表格文件。2、然后在Excel表格文件中，选中要进行可视化图表的部分，以下是对总分进行可视化图表。3、单击菜单下面的“条件格式”选项。4、选择“条件格式”弹出菜单中的“数据条”选项，然后再选择所需要的颜色数据条即可。5、最后调整一下单元格的宽度，从而使可视化图表看着更直观些。
常见的数据分析可视化图表有哪些?
①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。折线图一般可以基于时间维度看数据量的变化趋势，发现整体走向和单体突出数据，如图4-2所示。比如通过折线图可以看出全年的新增用户变化情况，找出数据变化的高点和低点，而柱状图则用来对比不同高点之间的变化，进而找原因。③饼状图：用于看各部分的占比。饼状图和柱状图在应用上有一定的重合。饼状图的应用重点在于发现单体因素在整体因素中的占比，但如果用多个单体因素做饼状图，可能导致数据特征不明显。④散点图：用于二维数据的比较。散点图可以用于三维数据的表现，也可以用于二维数据的比较。一般我们将数据大的维度作为纵轴，更有利于展示结果。⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。气泡图是对散点图的升级，可通过散点图中点的不同大小来表现第三维数据。⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。雷达图可以应用于多维度数据的对比。雷达图一方面可以对比出不同群组用户的特征，另一方面可以总结不同用户的特征。
数据可视化的三种类型
数据可视化的三种类型有：1. 折线图：折线图是一种最常用的数据可视化方式，它可以用来表示一个变量随时间的变化情况。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。2. 柱状图：柱状图是一种常用的数据可视化方式，它可以用来表示不同分组之间的数值差异。只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。3. 饼图：饼图是一种常用的数据可视化方式，它可以用来表示不同分组占总体的比例。饼图显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。饼图只有一个数据系列。）中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点 （数据点：在图表中绘制的单个值，这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成一个数据系列。）显示为整个饼图的百分比。
实现数据可视化的几个工具选择
链接：http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw 提取码：yz10Python&Tableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。课程目录：前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升Python基础知识Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面简单的数学计算Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图Python数据分析-时间序列3-时间序列分解......
Python有哪些数据可视化方法？
这里介绍2种python可视化的方法，分别是seaborn和pyecharts，这2个库简单易学、容易上手，可以快速绘制出简洁、漂亮的图表，而且代码量少，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这2个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化库，是对matplotlib的更高级封装，极大地方便了我们的数据可视化，省去了许多matplotlib默认参数的配置，代码量少，而且制图漂亮，下面我简单介绍一下这个库：1.安装seaborn，这个直接在cmd窗口中输入命令“pipinstallseaborn”就行，如下：2.安装成功后，我们可以进行一下简单的测试了，主要代码如下（官方示例）：程序运行截图如下，制图效果还不错：3.至于更多的示例的话，可以查看一下官网的教程，种类繁多，注释清楚，介绍详细，很适合开发者来学习：pyecharts：这个是echarts的一个python接口，借助echarts，我们可以快速绘制出简洁、漂亮的可视化图表。易学易懂、上手简单、使用方便，非常适合数据可视化，下面我简单介绍一下这个库：1.下载安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：2.安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，主要代码如下：程序运行截图如下：更多示例，也可以参考一下pyecharts官网教程，相关参数和代码都有很详细解释、说明，非常适合初学者来学习。至此，2种python可视化的方法就介绍完毕了。总的来说，这2个可视化库使用起来都非常方便，简单易学、容易上手，感兴趣的话，可以参考一下官网教程，尝试一下，当然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可视化库，只要适合自己的项目，都行，网上也有相关教程和资料，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
python数据可视化--可视化概述
数据可视化是python最常见的应用领域之一，数据可视化是借助图形化的手段将一组数据以图形的形式表达出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的数据处理过程。
在学术界有一句话广为流传，A picture worths thousand words，就是一图值千言。在课堂上，我经常举的例子就是大家在刷朋友圈的时候如果看到有人转发一篇题目很吸引人的文章时，我们都会点击进去，可能前几段话会很认真地看，文章很长的时候后面就会一目十行，失去阅读的兴趣。
所以将数据、表格和文字等内容用图表的形式表达出来，既能提高读者阅读的兴趣，还能直观表达想要表达的内容。
python可视化库有很多，下面列举几个最常用的介绍一下。
matplotlib
它是python众多数据可视化库的鼻祖，也是最基础的底层数据可视化第三方库，语言风格简单、易懂，特别适合初学者入门学习。
seaborn
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn视为matplotlib的补充，而不是替代物。
pyecharts
pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，生成的图表精巧，交互性良好，可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到众多开发者的认可。
bokeh
bokeh是一个面向web浏览器的交互式可视化库，它提供了多功能图形的优雅、简洁的构造，并在大型数据集或流式数据集上提供高性能的交互性。
python这些可视化库可以便捷、高效地生成丰富多彩的图表，下面列举一些常见的图表。
柱形图
条形图
坡度图
南丁格尔玫瑰图
雷达图
词云图
散点图
等高线图
瀑布图
相关系数图
散点曲线图
直方图
箱形图
核密度估计图
折线图
面积图
日历图
饼图
圆环图
马赛克图
华夫饼图
还有地理空间型等其它图表，就不一一列举了，下节开始我们先学习matplotlib这个最常用的可视化库。
数据可视化的五个基本特征
广义的数据可视化包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，最后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。本文仅探讨狭义的图表和信息图层次的数据可视化的实现和应用。在信息可视化通过造型元素明确传达信息及叙述的基础上，把握好视觉元素中色彩的运用，使图形变得更加生动，信息表达得更加明确。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类，丰富作品的表现形式，并且给受众带来视觉效果上的享受。（1）色相、饱和度、明度色相就是大家所说的红色、绿色等色彩；饱和度是指颜色的纯度；明度标识颜色的明暗程度。三者关系如下图所示：(2)暖色和冷色暖色比冷色看起来占用面积大。因此，即使红色和蓝色占用相同的面积，前者还是会从视觉上压倒后者。暖色看起来距离近，而冷色则看起来越来越远。(3)四原色和三原色青、品红、黄和黑是打印机用来完成四色印刷的四种墨水，这四种颜色按一定比例调制便可得到各种颜色。红、绿、蓝光源被混在一起用来显示电脑屏幕和电视显示器的颜色，色彩成分的范围都是从零到最高值255。排版布局四大基本原则：（1）对比（Contrast）：如果两个项不完全相同，就应当使之不同，而且应当是截然不同。（2）重复（Repetition）：设计的某些方面在整个作品中重复。（3）对齐（Alignment）：任何元素都不能在页面上随意安放。每一项都应当与页面上的某个内容存在某种视觉联系。（4）亲密性（Proximity）：将相关的项组织在一起，使它们的物理位置相互靠近相关的项将被看作凝聚为一体的一个组。在信息可视化的视觉表达中，动态将相互分离的各种信息传播形式有机地融合在一起，进行有节奏的信息处理、传输和实现。通过造型和色彩的运动，满足受众的视觉感受，同时将信息内容更加深刻地传达给受众，使整个信息传达的过程更加轻松。对于数据可视化有诸多工具，如：iCharts、Flot、Rapha?l等功能都十分强大，但对于非专业可视化而又经常与图表打交道的职场人士来说，一款轻便易学而又实用的可视化软件则显得十分重要。
数据可视化的特点
数据可视化的特点：一、数据可视化传递信息速度快这里的速度快不只是因为能快速的识别当前趋势和信息，科学的来说是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息快10倍。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快，从而轻松理解数据。二、数据可视化可以多维度显示数据在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。数据分析平台将数据处理分为纬度和数值，支持用户对于不同种类图表的多维度操作显示。三、数据可视化的直观展示大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划。四、数据可视化突破大脑记忆能力的限制实际上在我们观察物体的时候，大脑和计算机一样有长期的记忆（memory硬盘）和短期的记忆（cache内存）。只有我们在记下文字，诗歌，物体，并且一遍一遍的在短期记忆出现之后，它们才可能进入长期记忆。很多研究已经表明，在进行理解和学习的任务的时候，图文一起能够帮助读者更好的了解所要学习的内容，图像更容易理解，更有趣，也更容易让人们记住。五、定制数据可视化为了深入了解某个模块的内容，定制数据可视化不仅可以提供数据的图形表示，还允许更改表单，省略不需要的内容，用来更深入地浏览以获取更多的详细信息。这能更好地吸引用户的注意力，并提供更好的沟通。同时像一些数据分析平台还支持联动功能，可以深入数据分析，与数据直接交互，用户可以查看他想要的任何数据。
可视化图形隐喻是什么
1 隐喻与隐喻思维 隐喻思维则是隐喻概念形成和理解过程中大脑的思维过程，人类在探索未知世界的过程中， 往往会用已知的或者熟悉的事物意向来表达抽象的知识。表达物与被表达物之间是以某种相似性连接起来的，这种通过相似的特点和类型连接起两类知识的思维过程被称之为隐喻思维。 2 信息可视化设计 信息可视化是计算机图形学应用领域的一个重要成果，Stuart K. Card，Jock D. Mackinlay 等人将其定义为：“使用计算机支撑的、交互性的、对抽象数据的可视表示法，以增强人们对抽象信息的认知”。它的处理对象是诸如文本、图表、层次结构、地图、软件、复杂系统等抽象的、非结构化的数据集合网页链接 3 基于隐喻思维的信息可视化设计方法 面对各类海量、抽象、高维、异构的数据，如果要在有限的展现空间中以直观的方式传达大量的抽象信息，必须要根据数据的特点、分析的需求以及展现的手段决定各类信息的布局。隐喻思维至少可以在以下几方面对信息可视化的设计起到推动作用：(1)隐喻思维可以激发设计师的创想，刺激设计师及信息最终用户的认知。(2)隐喻思维可以使隐藏在抽象数据及信息中的知识显性化，直观解读其中的逻辑结构与内在联系。(3)隐喻思维本来的内涵即是将已知事物的概念及经验迁移至未知事物。 3.1 基于形状的可视化设计方法 形状是信息可视化设计中的一种重要形式，在信息可视化，尤其是文本和文档可视化设计中，图形及其大小更能直观、简洁的看出文本及文档内容的侧重点。 文本及文档涉及的数据类型多种多样，常见的诸如社交平台上采集的用户发言数据、各大门户网站上的新闻、用户往来邮件等。文本及文档可视化可以帮助用户快速的理解一个文档的内容、特征等信息，也可以全局查看文档集合的聚类情况，比较文档和文档集合的各种信息并关联分析多源文档数据的内容、特征等。在经过文本数据预处理、文本特征抽取及特征度量后即进入到可视化展现阶段。 3.2 基于位置的可视化设计方法 身处三维空间之中，来自现实世界的数据包含了大量的位置信息。而目前广泛使用的移动设备以及传感器每时每刻都产生海量的位置数据，此类数据的可视化对于人类在气象预报、航线规划、生存环境调查等领域带来重要的影响。认知和思维的隐喻使得地理位置信息可视化设计师在帮助人类理解新的、复杂的事物和现象有了更好的参照标的。 3.3 基于层级结构的可视化设计方法 “我们通过分类来理解事物，层次结构是我们认知行为的基础”。隐喻在层次与网络数据的可视化方面的应用不是一个随意的修饰，它在人类的认知方面起到了非常重要的作用。通过层次数据及社交网络结构数据的分析，隐喻思维可以从原先互不相干的层次结构、网络数据中发现相似点， 建立起直观简洁的联系，如图1。 在抽象的数据与结构之间通过创意的方法将之直观展现在用户的面前是信息可视化设计的基本目标。实际上，信息可视化无论是在其分类、交互技术和可视化方法上远远不止上面所列的几种，本文主要指出隐喻思维在信息可视化设计方法上的几种主要运用。
20个小技巧，让数据可视化图表更专业！
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
人类大脑的一半完全是用于处理可视化信息的。当你给用户展示一张信息图的时候，你已经以大脑的最大带宽路径在影响他了。
一张设计优良的数据可视化图能即时给予观者深刻的印象，并能穿透一个复杂故事的芜杂直抵问题的核心。
众所周知，纽约时报的可视化图表非常专业，既能阐述事实，也不失简洁美观。
作为普通人，其实只要遵守一些设计规则，加上一点审美训练，也能制作出专业的可视化图表。
这次给大家介绍20个图表制作过程中有用的方法和规则。
错误的图表类型会导致混淆视听，同样的数据集可以选择多种图表类型，但大家要注意甄别用法。
你想要给观众展示什么，这是最重要的选择依据，下面给大家列举了的十几种图表类型。
绘制水平条形图时，在Y轴左侧绘制负值，在Y轴右侧绘制正值，不要把正负值绘制到轴同一侧。
垂直柱状图同理。
截断Y轴会导致表达失真。在下面的示例中，查看左侧的图表，可以很快得出结论，值 B 比 D 大 3 倍以上，而实际上差异要小得多。
从0基线开始可确保用户获得更准确的数据表达。
对于折线图，如果始终将 Y 轴比例限制为从0开始可能会使图表过于平坦，无法表达趋势变化。
由于折线图的主要目标是表示趋势，比较合理的是根据数据范围调整比例，保持折线上下高度占据 Y 轴范围的三分之二。
折线图是由线连接的“标记”组成，通常可用于表达时间序列变化。
当时间间隔很小，且时间点较多时，折线是一种非常好的展示变化的方式，比如股票分钟线。
但如果时间点比较稀疏，且时间间隔大，最好是使用柱状图来展示，比如月销量变化。因为此情况下折线图容易导致混淆。
平滑的折线图可能在视觉上令人愉悦，但它们歪曲了背后的实际数据，而且过粗的线条掩盖了真正的“标记”位置。
一般情况下，为了节省可视化空间，当有两个数据系列具有相同的度量但大小不同时，可能倾向于使用双轴图表。
但双轴图表不仅难以阅读，而且还会误导观众，以为代表了 2 个数据系列之间的比较。
大多数用户不会密切关注双轴比例差异，只是浏览图表，可能得出错误的结论。
饼图是最受欢迎且经常被误用的图表之一。
在大多数情况下，条形图是更好的选择。但是，如果非要使用饼图，需要注意以下几个点：
没有适当的标签，无论图表多好看——它都几乎没有意义。
直接在图表上标记对所有查看者都非常有帮助，因为一目了然，更节省时间。
查看图例需要花费很多时间，一般观众不会仔细去对比图例和图表的颜色。
将值放在切片之上可能会导致多个问题，可读性差，薄切片无法标注等。
更好的做法是，为每个数据标签添加带有清晰指向的黑色标签。
如果饼图切片大小无顺序，则很难理解表达的内容。
所以饼图切片需要以一定规则排序，一般是将最大的切片放在12点钟位置，然后按顺时针方向降序放置下一个切片。
柱状图排序也要避免随机性，按照一定规则排序会更加清晰易读。
将最大值放在顶部（对于水平条形图）或左侧（对于垂直条形图），以确保最重要的值占据最突出的空间，减少眼球运动和阅读图表所需的时间。
当我们去掉饼图中间部分并创建一个圆环图时，我们可以腾出空间来显示额外的信息，但如果宽度过窄，它会使图表变得很难阅读。
不必要的样式不仅会分散注意力，还可能导致对数据的误解，让用户产生错误印象。
应该避免以下几种：
颜色是有效数据可视化的一个组成部分，在设计时考虑这 3 种调色板类型：
研究数据表明，大约每 12 个人中就有 1 人是色盲。图表只有在广泛的受众可以访问时，才能最大化它的价值。
所以在配色时注意以下几个方面：
确保排版准确传达信息，并帮助用户专注于数据，而不是分散注意力。
注意以下几点：
标签过长时不要使用旋转角度，而是用水平条形图来表达，这个简单的技巧将确保用户能够更有效地观看图表。
如果你想向Web 和APP项目添加交互式图表，将使用什么图表库？
现在有很多专业的图标库可供选择，比如echarts、highcharts等。
图表库包含了许多前面提到的交互和规则。基于定义的库进行设计将确保易于实施，并为你提供大量交互想法。
通过更改参数、可视化类型、时间线帮助用户进行探索，可交互式图表能更有效的获取有用的信息。
好的数据可视化图表会在你的脑海里久久留下关于事实、趋势或者过程的心理模型。
图表制作并不难，但好的图表需要注意很多细节，避免画蛇添足、过犹不及。
常用的数据可视化图表
目前有很多专业的后台数据分析公司提供打包的后台数据服务，但是当数据统计维度不多，不准备花费购买第三方服务的时候，怎样建立清晰直观又简单的数据可视化界面呢？
为了增加可观看性，就需要做到数据分类清晰、不同数据分类明了，每一个图表内容直观，能够一眼看出最想关注的。
根据工作中的经验，这里总结了常用的柱图、饼图、折线图在不同场景与需求下的使用。
一、柱状图。
柱状图使用场景一：柱状图适合表示某一个时间段内的数据，横坐标是时间，纵坐标是数值，如下图所示：
图中虚线为根据各种柱高计算出来的平均线，通过虚线可看到不同柱子对应的数据是高于平均值还是低于平均值。
在可视化表达上为了突出重点，可以把柱图之外的内容都用暗色调显示。
柱状图使用场景二：对某一种数据做细分展示
当统计的数据中有不同的数据分类，我们想看到不同时间段下的总数据及各分类数据分别为多少时，可以使用下图形式。
同一个柱图分为不同段，每一段用不同的颜色表示不同的类别。整个柱图的长度代表汇总数据的量，不同颜色的长度代表子分类数据的量。
通过整个柱子长度的起伏变化显示汇总数据近几个月的数据变化；通过子柱的起伏变化，看到该类别的数据近几个月的波动情况。
柱图使用场景三：两种数据做对比
当两个数据需要做对比时，可以用两种颜色分别表示不同的柱图，并排在一起，对于每个月的数据通过高度判断孰高孰低以及高或者低的程度。
二、折线图
折线图倾向于趋势变化，或者时间颗粒度比较小时采用。
1）折线图使用场景一：折线图与柱状图的结合使用
当我们要显示不同时间段下的金额与笔数时，即同一个横坐标维度对应两个纵坐标维度，柱状图与折线图结合使用，如下图所示。
折线图使用场景二：数据监控
如果是运维数据监控，防止数据超载，需要显示实时数据，且时间点精确到每一分时，这时候可采用折线图，且用大额数据图表，如下图所示。
三、饼图
饼图使用场景一：查看各个分类的占比
当我们数据更看重比重时，对具体金额没那么关注时，可以使用饼图，如下图所示：
饼图使用场景二：多种角度看数据占比
对同一组数据，从不同角度去查看其不同数据维度的占比，比如我们想看当月不同业务种类的营业额占比，也可以查看当月不同渠道下的营业额占比，时间维度可以是当日、当月、当年，如果我们想把上述都实现，但是不想占用太多的面积，可以使用按钮，切换不同的时间段与不同的统计维度。
以上介绍的是普通的数据展示图表的一些应用场景，可以满足大部分使用需求，具有一定的通用性，如果我们再做一些变通与组合，可以获得更加丰富的场景。
对于可视化数据，明确我们需要看到的主要内容，把数据维度列出来，确定自变量与因变量，找到适合的图形来表达。