7、数据可视化：从基础到实践

数据可视化：从基础到实践

一、数据获取与使用

1.1 获取正确需求与迭代草图

获取正确的需求有助于首次就达成最佳结果，并确保为项目整理所有必要数据。在白板或纸上迭代草图比在数据软件中可视化数据更容易，除非用户对软件非常熟悉。更快的迭代能让你更快找到最佳答案，且可能延长工作的有效期，因为它更贴合用户需求。

1.2 数据使用

了解需求以及数据在可视化中的呈现方式后，下一步是理解数据从源头到分析的流程。需要考虑多个因素，以确保在需要时能获取所需数据，并以可用格式呈现。
- 频率 ：数据的创建频率越来越高，例如在线调查可实时更新结果。要确保能为利益相关者提供分析的更新版本，同时避免持续维护可视化带来的挑战。需明确数据何时“就绪”，因为更新数据可能会让未做好准备的利益相关者感到困惑，但也能让他们提前查看潜在结果和趋势。关键是明确利益相关者是希望提前查看临时数据，还是等待完整数据集。
- 体积 ：现代数据集越来越大，使用这些数据集会影响分析师的选择和可视化工具的性能，具体表现如下：
- 开发变慢 ：处理大数据集会使数据操作的各个环节变慢，包括数据探索和图表构建。
- 分析更难 ：大数据集不仅处理速度慢，还更难挖掘关键发现和异常。虽然大数据集更易识别趋势，但分析并不总是聚焦于此。
- 性能降低 ：性能变慢对最终用户和分析师都是问题，用户通常不愿等待分析结果加载。

可以采用以下方法应对这些问题：
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