這是一篇給大家提供數(shù)據(jù)可視化開發(fā)的入門指南，介紹了可視化要解決的問題和可以直接使用的工具，我將從下面幾個方面給大家介紹，同時以阿里/螞蟻的可視化團隊和資源舉例說明：

• 什么是數(shù)據(jù)可視化?
• 怎樣進行數(shù)據(jù)可視化?
• 數(shù)據(jù)可視化的場景和工具
• 數(shù)據(jù)可視化過程中常見的問題

什么是數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化研究的是，如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為交互的圖形或圖像等，以視覺可以感受的方式表達，增強人的認知能力，達到發(fā)現(xiàn)、解釋、分析、探索、決策和學習的目的。

數(shù)據(jù)可視化(Data Visualization)和信息可視化(Infographics)是兩個相近的專業(yè)領(lǐng)域名詞。狹義上的數(shù)據(jù)可視化指的是數(shù)據(jù)用統(tǒng)計圖表方式呈現(xiàn)，而信息可視化則是將非數(shù)字的信息進行可視化。前者用于傳遞信息，后者用于表現(xiàn)抽象或復(fù)雜的概念、技術(shù)和信息。而廣義上的數(shù)據(jù)可視化則是數(shù)據(jù)可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領(lǐng)域的統(tǒng)稱。

——《數(shù)據(jù)可視化之美》

廣義的數(shù)據(jù)可視化涉及信息技術(shù)、自然科學、統(tǒng)計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科。

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科學可視化(Scientific Visualization)、信息可視化(Information Visualization)和可視分析學(Visual Analytics)三個學科方向通常被看成可視化的三個主要分支。這三個分支整合在一起形成的新學科“數(shù)據(jù)可視化”，是可視化研究領(lǐng)域的新起點。

——《數(shù)據(jù)可視化》

下面我們對科學可視化、信息可視化和可視分析學做簡單的介紹：

科學可視化

科學可視化(Scientific Visualization)是可視化領(lǐng)域最早、最成熟的一個跨學科研究與應(yīng)用領(lǐng)域。面向的領(lǐng)域主要是自然科學，如物理、化學、氣象氣候、航空航天、醫(yī)學、生物學等各個學科，這些學科通常需要對數(shù)據(jù)和模型進行解釋、操作與處理，旨在尋找其中的模式、特點、關(guān)系以及異常情況。

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信息可視化

信息可視化(Information Visualization)處理的對象是抽象數(shù)據(jù)集合，起源于統(tǒng)計圖形學，又與信息圖形、視覺設(shè)計等現(xiàn)代技術(shù)相關(guān)。其表現(xiàn)形式通常在二維空間，因此關(guān)鍵問題是在有限的展現(xiàn)空間中以直觀的方式傳達大量的抽象信息。與科學可視化相比，科學可視化處理的數(shù)據(jù)具有天然幾何結(jié)構(gòu)(如磁感線、流體分布等)，信息可視化更關(guān)注抽象、高維數(shù)據(jù)。柱狀圖、趨勢圖、流程圖、樹狀圖等，都屬于信息可視化最常用的可視表達，這些圖形的設(shè)計都將抽象的數(shù)據(jù)概念轉(zhuǎn)化成為可視化信息。

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可視分析學

可視分析學(Visual Analytics)被定義為一門以可視交互為基礎(chǔ)的分析推理科學。它綜合了圖形學、數(shù)據(jù)挖掘和人機交互等技術(shù)，以可視交互界面為通道，將人感知和認知能力以可視的方式融入數(shù)據(jù)處理過程，形成人腦智能和機器智能優(yōu)勢互補和相互提升，建立螺旋式信息交流與知識提煉途徑，完成有效的分析推理和決策。

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科學可視化、信息可視化與可視分析學，這三者有一些重疊的目標和技術(shù)，這些領(lǐng)域之間的邊界尚未有明確的共識。

數(shù)據(jù)可視化的目標

數(shù)據(jù)可視化的本質(zhì)是將數(shù)據(jù)通過各種視覺通道映射成圖形，可以使得用戶更快、更準確的理解數(shù)據(jù)。因此數(shù)據(jù)可視化要解決的問題是如何將數(shù)據(jù)通過視覺可觀測的方式表達出來，同時需要考慮美觀、可理解性，需要解決在展示的空間(畫布)有限的情況下覆蓋、雜亂、沖突等問題，再以交互的形式查看數(shù)據(jù)的細節(jié)。

怎樣進行數(shù)據(jù)可視化

用一張經(jīng)典的圖來說明如何進行數(shù)據(jù)可視化：

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數(shù)據(jù)可視化過程可以分為下面幾個步驟：

1. 定義要解決問題
2. 確定要展示的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3. 確定要展示的數(shù)據(jù)的維度(字段)
4. 確定使用的圖表類型
5. 確定圖表的交互

定義問題

首先明確數(shù)據(jù)可視化是要讓用戶看懂數(shù)據(jù)，理解數(shù)據(jù)。所以開始數(shù)據(jù)可視化前一定要定義通要解決的問題。例如：我想看過去兩周銷售額的變化，是增長了還是下跌了，什么原因?qū)е碌?

你可以從 趨勢、對比、分布、流程、時序、空間、關(guān)聯(lián)性等角度來定義自己要解決的問題。

確定要展示的數(shù)據(jù)

進行數(shù)據(jù)可視化首先要有數(shù)據(jù)，由于畫布大小的限制，過量的數(shù)據(jù)不能夠在直接顯示出來，所以要確定展示的數(shù)據(jù)：

• 我要展示的數(shù)據(jù)是否已經(jīng)加工好，是否存在空值?
• 是列表數(shù)據(jù)還是樹形數(shù)據(jù)?
• 數(shù)據(jù)的規(guī)模有多大?
• 是否要對數(shù)據(jù)進行聚合，是否要分層展示數(shù)據(jù)?
• 如何加載到頁面，是否需要在前端對數(shù)據(jù)處理?

確定要顯示的數(shù)據(jù)維度

進行可視化時要對字段進行選擇，選擇不同的字段在后面環(huán)節(jié)中選擇適合的圖表類型也不同。

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確定使用的圖表類型

有非常多的圖表類型可以使用，但是要根據(jù)要解決的問題、數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、選擇的數(shù)據(jù)維度來確定要顯示的圖表類型：

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如何選擇圖表類型可以參考：

• AntV 圖表用法 ：??https://antvis.github.io/vis/doc/chart/classify/compare.html??
• 圖表使用指引：??https://www.yuque.com/mo-college/chart-usage??

數(shù)據(jù)可視化的場景和工具

目前互聯(lián)網(wǎng)公司通常有這么幾大類的可視化需求：

• 通用報表
• 移動端圖表
• 大屏可視化
• 圖編輯&圖分析
• 地理可視化

通用報表需求

開發(fā)過程中面臨的 85% 以上的需求都是通用報表的需求，可以使用一般的圖表庫來滿足日常的開發(fā)需求，行業(yè)內(nèi)比較常用的圖表庫有：Highcharts、Echarts、amCharts 等，AntV 開源了基于圖形語法的圖表庫：G2

G2 具備以下特性：

• 千變?nèi)f化、自由組合。從數(shù)據(jù)出發(fā)，僅需幾行代碼就可以輕松獲得想要的圖表展示效果
• 生動、易實現(xiàn)。大量產(chǎn)品實踐之上，提供繪圖引擎、完備圖形語法、專業(yè)設(shè)計規(guī)范
• 豐富的交互能力。在圖形語法的基礎(chǔ)上提供了自定義交互的能力

目前阿里集團內(nèi)部已經(jīng)有大量基于 G2 封裝的圖表庫，針對特定的框架和業(yè)務(wù)場景進行了封裝，其中部分已開源：

• bizcharts 阿里巴巴國際 UED 團隊出品，G2 的 react 封裝，主打電商業(yè)務(wù)圖表可視化，沉淀電商業(yè)務(wù)線的可視化規(guī)范。在 React 項目中實現(xiàn)常見圖表和自定義圖表。
• viser 阿里數(shù)據(jù)平臺技術(shù)部出品，支持 vue, react，angularjs 三個框架。

移動端可視化

如果你面臨的場景需要 PC 端和移動端都兼容那么使用 G2 然后適配移動端的屏幕即可，但是如果你在移動 APP 上使用 H5 或者小程序開發(fā)，那么就選擇 F2

F2是一個專注于移動，開箱即用的可視化解決方案，完美支持 H5 環(huán)境同時兼容多種環(huán)境(node, 小程序，weex)。完備的圖形語法理論，滿足你的各種可視化需求。專業(yè)的移動設(shè)計指引為你帶來最佳的移動端圖表體驗。

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F2 對多個平臺提供支持，阿里集團的其他團隊也做了一些封裝，比如my-f2，這是針對小程序封裝的版本，目前已開源：

??https://github.com/antvis/my-f2??

大屏可視化

大屏可視化聚焦于會議展覽、業(yè)務(wù)監(jiān)控、風險預(yù)警、地理信息分析等多種業(yè)務(wù)的展示，在圖形渲染、可視化設(shè)計方面都有很高的要求，目前阿里集團內(nèi)部的大屏可視化團隊包括：

• 螞蟻金服的圖形與藝術(shù)實驗室
• 阿里云的 DataV 團隊
• 阿里數(shù)據(jù)技術(shù)及產(chǎn)品部-數(shù)據(jù)之美

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大屏目前幾乎已成為to B項目的標配，應(yīng)用場景越來越廣泛。

圖編輯 & 圖分析

圖可視化主要有兩個大的領(lǐng)域：

• 圖編輯：用于圖建模(ER圖、UML圖)、流程圖、腦圖等，需要用戶深入?yún)⑴c關(guān)系的創(chuàng)建、編輯和刪除的場景
• 圖分析：用于風控、安全、營銷場景中的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，對圖的一些基本概念進行業(yè)務(wù)上解讀，環(huán)、關(guān)鍵鏈路、連通量等。

目前主流的開源框架有：

• jointjs 聚焦于圖編輯，包含了常見的流程圖和BPMN 圖的功能，上手容易，開箱即用但是二次開發(fā)非常困難。
• d3.js 非常底層的可視化庫，有大量圖分析場景的案例，上手成本高，demo 同業(yè)務(wù)的距離比較大。

目前 AntV 在圖可視化方向開源了 圖基礎(chǔ)框架 G6

主要完成以下功能：

• 節(jié)點和邊的渲染，包括自定義節(jié)點和邊
• 事件交互機制，內(nèi)嵌了大量常見的交互
• 常見的布局，包括樹布局和力導布局

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在 G6 的上層我們還針對圖編輯和圖分析提供了 G6-Analyzer 和 G6-Editor.

地理可視化

地理數(shù)據(jù)可視化主要是對空間數(shù)據(jù)域的可視化，主要有三大領(lǐng)域：

• 信息圖：主要用于展示位置相關(guān)的報表，信息圖，路徑變化等等。
• 大屏應(yīng)用：大屏展示一般以地理數(shù)據(jù)為載體，如建筑，道路，軌跡等數(shù)據(jù)可視化。
• 地理分析應(yīng)用:這類應(yīng)用往往是海量地理數(shù)據(jù)的交互分析，用戶基于位置的用戶推薦，拉新，促活等業(yè)務(wù)運營系統(tǒng)，或者選址，風險監(jiān)控等系統(tǒng)。

AntV G2 和 L7 都提供了地理數(shù)據(jù)可視化的方案，其中：

• G2 提供通用地理數(shù)據(jù)圖表的支持。
• L7 是更加專業(yè)的地理數(shù)據(jù)可視化解決方案，采用WebGL渲染技術(shù)，支持海量地理數(shù)據(jù)可視化分析，支持多線程運算的矢量瓦片方案。能夠滿足大屏可視化地理分析應(yīng)用的需求。

阿里集團的其他地理可視化框架包括：

• 高德的 Loca
• 菜鳥的 鳥圖

常見的問題

圖表誤用

圖表的誤用是最常見的問題，看下下面的一些場景：

例子1：分類過多的場景。下圖是各個省的人口的占比情況，因為這張圖上包含的分類過多，就出現(xiàn)了簡介中提到的問題，很難清晰對比各個省份的人口數(shù)據(jù)占比情況，所以這種情況下，我們推薦使用橫向柱狀圖。

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例子2：我們以一個不同游戲類型的銷量對比的場景為例，對于表示分類對比的數(shù)據(jù)時，我們更應(yīng)該使用柱狀圖，而不是折線圖。

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移動端和PC端圖表

AntV 提供了 G2 和 F2 兩個統(tǒng)計圖表框架，用戶經(jīng)常會面同時臨移動端和 PC 端的業(yè)務(wù)，這時候會面臨兩個框架的選擇問題。G2 本質(zhì)上是為了傳統(tǒng)的中后臺產(chǎn)品設(shè)計的圖表庫，除了一般的報表顯示外，還提供了大量的交互有很強的分析能力;而 F2 則專門為移動端開發(fā)，最關(guān)注的是代碼大小、性能、表現(xiàn)力。

所以我們有以下建議：

• 如果你的用戶主要來自 PC 端，那么請使用 G2 ，G2 能支持更多的圖表類型和交互。
• 如果你在錢包等重型 app 上使用 H5、小程序開發(fā)，請使用 F2。我們對移動端的眾多平臺做了大量兼容性工作。
• 如果你開發(fā)的是一個 BI 分析系統(tǒng)，除了報表功能外還需要一定的分析能力請使用 G2。
• 如果你在開發(fā)監(jiān)控等需要聯(lián)動系統(tǒng)，主要的用戶來自 PC 端則使用 G2。
• 如果你開發(fā)的是報表系統(tǒng)，主要的用戶通過移動端來看圖表，那么請使用 F2(PC 端也可以看)。

數(shù)據(jù)量太大怎么辦

我們在前端做的可視化，能做的僅僅是小規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化，如果你遇到超大規(guī)模數(shù)據(jù)要進行可視化，那么可以選擇：

• 數(shù)據(jù)分層
• 數(shù)據(jù)聚合
• 數(shù)據(jù)抽樣

總結(jié)

這是一篇可視化的入門文章，介紹了可視化要解決的問題和可以直接使用的工具，如果你對可視化感興趣可以關(guān)注墨者學院