本文目录一览：
- 1、可视化图形隐喻是什么
- 2、数据可视化的方法有哪些?
- 3、Python实现50个常见可视化图
- 4、数据可视化常用的五种方式及案例分析
- 5、数据可视化真正可以遵循的制图技巧
可视化图形隐喻是什么
隐喻与信息可视化 信息可视化是将信息的特征值抽取、转换、映射、抽象和整合，用图形、图像、动画等方式表示信息内容特征和语义的过程。
人的视觉器官可以感知的符号类型。隐喻喻体的可视化变量，可视化变量是人的视觉器官可以感知的符号类型，与喻体及其子项组合，可以传达更多的视觉信息。
可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的方法有哪些?
1、多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。
2、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。
3、可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI 图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
Python实现50个常见可视化图
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。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。输出结果：sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。
Python数据可视化：箱线图 箱线图概念 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。
数据可视化常用的五种方式及案例分析
颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。
分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。
数据可视化(Data Visualization)是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。
可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI 图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。
数据可视化真正可以遵循的制图技巧
颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。
合适的数据可视化工具 “工欲善其事，必先利其器”，在工作中使用一款实用的数据可视化工具比自己去制作可视化图表效率快的多，制作也比自己制作的精美。
明确你要讲的故事 好的数据可视化不仅仅是一张美丽的图片，它还能讲述一个任何人都能明白的故事。因此，至关重要的是，你首先需明确你想讲的故事，然后将数据作为一种润色故事的方式。
第建立数据指标 在数据可视化的过程中，建立数据指标才会有对比性，才知道标准的位置在哪里，也知道问题在哪里，数据指标的设置要结合自身的业务背景，科学的进行设置，不能凭空拍脑袋。
时态 时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。
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