7、数据可视化：时间模式的呈现与实践

数据可视化：时间模式的呈现与实践

在数据可视化的领域中，不同的工具各有优劣。在众多软件选择里，Excel 是首选，R 紧随其后。不过，还有很多人选择了其他软件，超过 200 人选择了“其他”类别。不少人表示，结合多种工具使用能满足不同需求，从长远来看这通常是最佳选择。

很多人习惯只用一种软件，这样舒适又简单，无需学习新东西。但当处理数据一段时间后，会遇到软件的瓶颈。你清楚想对数据做什么或如何可视化，可软件却无法实现，或者让过程变得复杂。此时，要么接受现状，要么尝试使用不同软件。虽然学习新软件需要时间，但能助你实现设想的设计，建议选择后者。掌握多种工具能避免在数据集上陷入困境，让你灵活完成各种可视化任务。

要记住，没有一种工具是万能的。最终，数据分析和设计仍取决于你自己。工具只是辅助，就像有锤子不代表能盖房子。即便有出色的软件和超级计算机，若不会使用工具，它们也形同虚设。你要决定提出什么问题、使用什么数据以及突出哪些方面，多实践会让这些变得更容易。

时间序列数据的重要性

时间序列数据无处不在，公众舆论变化、人口迁移、企业发展等，都能通过时间序列数据了解其变化程度。时间序列数据可分为离散和连续两类，了解数据所属类别有助于选择合适的可视化方式。

在处理时间序列数据时，常见的关注点是趋势，如数据是上升还是下降，是否存在季节性周期等。要发现这些模式，需超越单个数据点，从整体把握。例如，奥巴马政府上台一年后发布的一份关于就业损失的图表，从局部看新政府似乎对就业损失有积极影响，但扩大时间范围后，结论可能不同。

除了把握整体，详细查看数据也很有用。要关注是否存在异常值、异常时间段、峰值或谷值等。这些不规则情况有时是重点关注对象，有时可能