数据可视化|数据可视化: 你真的认识数据吗？( 二 )

数据科学及过程
和大多数数据分析业务一样，数据可视化也非常注重科学实践。好的数据分析方法往往能事半功倍。通常，要让数据可视化项目获得成功，分析人员必须分五个步骤（图2-3）进行：
◎ 定义问题；
◎ 获取数据；
◎ 数据建模；
◎ 探索数据；
◎ 可视化和分享结果。
其中，大部分人可能会认为第一步是最简单的一步，其实定义问题往往是最困难的部分，也是最重要的部分。定义问题决定了你的工作方向，因此多花点时间把定义问题弄清楚总是值得的。
【数据可视化|数据可视化: 你真的认识数据吗？】一旦你确定了需要关注的问题，接下来就需要全力收集回答上述问题所需要的数据。数据可能来自多个数据源，唯有全面收集到所需要的数据，才能为解决问题奠定基础，所以这一步非常具有挑战性。
有了数据以后，应用我们所学的知识，将现有数据进行归类整理，将一些结构不规范、零散的数据进行清洗、关联，创建数据模型，为后续使用DataFocus进行分析创造条件。接下来，就是发挥分析师逻辑思考能力和想象力的时候了。对数据进行有效的探索，逐步揭示出事物运行的规律，找到解决问题的钥匙。探索分析过程往往需要大量尝试和重复操作，这个时候，高效的探索分析工具显得尤为重要。最后，将您的发现和成果有效进行展示和分享，这是传达整个数据分析项目价值的关键一步。分析结果也许看起来非常明显和简单，但将其总结为他人易于理解的形式比看起来困难得多，优美的可视化展示可以高效地传达数据信息，提高成果交付率。

图2-3数据可视化的关键步骤
小结
本章概述了数据结构的基本知识，介绍了结构化数据的具体类型：存储于二维表中的数值型数据和非数值型数据各自对应着不同的统计计算和数学操作，这是数据可视化的基础。