今天我们来说一说数据可视化，想必很多人在入门数据分析之后，就会经常进行数据可视化的工作。这项必要性的工作的必要性从何而来呢？为啥我们不能只停留在数据的阶段，必须要进行数据可视化呢，主要是由于以下的原因：

• 数据可视化让数据易于消化

• 数据可视化有助于识别给定集合中的模式

• 数据可视化有助于讲述更广泛的故事

• 数据可视化使数据更容易记住

可以看到数据可视化的优势真是多不胜数，所以这也是数据分析打工人不得不会的技能，但是有的时候数据可视化却被批评做得不好，但是要改进自己的数据可视化的水平却显得无从下手，为什么呢，那是因为你还没有抓住数据可视化做好的的本质：

• 正确的数据可视化

• 漂亮的数据可视化

为什么这么说，因为数据可视化本质仍然是一种表达方式。每个人都会说话，但是不是每个人都能说好话，表达是一门艺术。而对于数据可视化来说，相信很多人已经在第一层了，重点就是怎么样达到第二层：

以下就是针对如何漂亮的数据可视化，如果还没有学会正确的数据可视化的可以看看之前的正确数据可视化的文章，我们今天主要讨论怎么样到达第二层，做出漂亮的数据可视化：

我们想要做漂亮的数据可视化并不难，最简单的方法就是要学一些高级的图表效果，并且要学会怎么样合理的进行图表的排布，让个体图表突出，整体图表和谐：

想要做出优秀的可视化，一个好的工具是必不可少的。

其实，简单一点的如excel，这个基本人人都会用，还能配置图表颜色，是数据可视化的入门基础。但是这个对原始数据有一定要求，量不能大数据要干净，也不能绘制地图等更加酷炫的图表，最后的结果是什么呢？

结果就是，数据可视化沦为了千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色。

因此数据分析师一般都使用专业的可视化工具，比较常见的就是python、R这些编程语言和FineBI、tableau这些专业BI工具，这次我就以FineBI为例。

说一下FineBI进行可视化操作的流程：

1.数据准备：

通过数据连接，将数据库中的数据以自助数据集的形式存储在业务包中，为可视化进行数据准备。管理员可以将不同来源的数据基于业务分析需求进行分类管理。可添加包括数据库表、SQL集、Excel，自助数据集等等。支持快捷的分组操作，并且支持权限设置，保障数据安全。

2.数据加工：

根据需求对数据进行初步加工，比如过滤、分组、排序、合并等操作，并且通过可视化操作方式解放生产力。

3.可视化图表制作：

通过拖拽指标的形式，实现可视化图表的制作，支持丰富的组件，还有多样的图表形式以及各种地图可视化，无论是静态还是动态，反正你能想到的图表他都支持。

4.仪表板设计完成：

根据之前定好的业务指标进行排版：

• 主：核心业务指标安排在中间位置、占较大面积，多为动态效果丰富的地图
• 次：次要指标位于屏幕两侧，多为各类图表
• 辅：辅助分析的内容，可以通过钻取联动、轮播显示

一般把有关联的指标让其相邻或靠近，把图表类型相近的指标放一起，这样能减少观者认知上的负担并提高信息传递的效率。

视觉方面，一般会上设计师出一个效果图，确定排版布局和配色方案，最重要的是输出一些装饰组件，适当给元标题、数字等添加一些诸如边框、图画等在内的点缀效果，能帮助提升整体美观度，然后再在Finebi中设计，最终形成完整的可视化仪表板。

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