如何做好数据可视化分析？

数据可视化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。数据可视化的实质是借助图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息，使通过数据表达的内容更容易被理解。

那么，怎样来分析大量、复杂和多维的数据呢？答案是要提供直观的、可交互的和反应灵敏的可视化环境。因此，数据可视化的主要特点是：

交互性。用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。

一个完整的可视化分析流程如下：

如何做好可视化分析呢？以Tempo大数据分析平台可视化探索为例，介绍如下。

丰富的图表元素，支持多维度数据展示，让数据价值更“可视”

把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表）是让数据发挥作用的
第一步，因此图表是可视化的核心。要达到合适的数据用合适的图表展示，我们需要掌握图表的特性，可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类，可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。示例如下：

多样的图表交互，提升分析交互性，让数据逻辑更清晰。

可视化分析可以对以多维形式组织起来的数据进行联动、钻取、维度切换、链接等各种分析操作，以便剖析数据，使分析者、决策者能从多个角度、多个侧面观察数据库中的数据，从而深入了解包含在数据中的信息和内涵。

钻取

钻取包括上卷与下钻。上卷是通过在维级别中上升或通过消除某个或某些维来观察更概括的数据。下钻是通过在维级别中下降或通过引入某个或某些维来更细致的观察数据。唯独切换用于实现跨层级的数据钻取。

联动

可视化设计不一定需要将所有信息同时展示，而是通过筛选随时调取感兴趣的数据绘图，此时，就需要图表联动功能。如下图，通过左侧两个筛选器来选择日期和产品类别，左侧柱图则根据筛选数据进行绘图。

链接

图表链接用于触发打开新的场景或链接，用于实现图表超链接功能，目标链接可在弹出窗口、新页面或当前页面打开。链接功能不仅可以实现页面跳转，还可以传递参数值来实现跨页面的数据筛选。弹窗显示链接效果见下图：

Tempo大数据分析平台可视化探索，轻量级的自助式数据准备、简单的分析操作、丰富的图形展示，基于业务的数据计算与分析，为企业提供BI一站式解决方案。让用户能够在操作交互过程中发现与理解数据，快速探索和分析数据，更好的回答业务问题与疑问。