我们现在身处一个充斥着数据的时代，从工作到生活，数据无处不在。但是如果是满屏是数字在你眼前跑，你会觉得头昏脑胀，不知道怎么去看这些数据。就这样，数据可视化（Data visualization）慢慢的出现在大家面前。
所谓的可视化，就是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。它要平衡数据的精准，以及图像的观赏度，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
▲视觉所接收的信息量比其他器官多的多
关于数据可视化的适用范围，目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如，迈克尔·弗兰德利提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图。
▲关于拿破仑入侵俄罗斯的信息图
（by Charles Joseph Minard）
另外，《Data Visualization: Modern Approaches》（意为“数据可视化：现代方法”）一文则概括阐述了数据可视化的主题：思维导图；新闻的显示；数据的显示；连接的显示；网站的显示；文章与资源；工具与服务，所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。
他们认为其实现在的数据可视化技术的发展早已迅速且比较成熟，这个领域正进行着许多实验性的尝试。Groeger以《华盛顿邮报》为例，他们制作驾照地图，以阐释驾照新规。
▲利用统计地图来解释驾照新规
另一个越来越受欢迎的技巧，就是把一些“不规则数据”整理成可用的数据集。
▲The Pudding制作的电影中最常用的对白比较
当然，其实目前市面上有很多工具可以实现数据可视化，可以帮助你进行必要的数据分析，以及拥有极好的视觉效果。
第一个就是大家很熟悉的软件，Excel
Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
另外比如，CartoDB可以很轻易就把表格数据和地图关联起来；以及Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。
▲CartoDB
还有一个就是D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。
▲https://d3js.org/
D3是一个JavaScript函数库，用来实现数据可视化，而D3自由度很大，想画什么图，你说了算，D3相对比较底层，但是代码足够简洁，更像一个数学库，给了我们绘图支持，而且封装了很多操作。
所以D3应该是目前最好上手，且功能最全的数据可视化工具了，感兴趣的同学们就可以自己自学一下。
当然，我们源码时代马上会有一堂关于“D3实现数据可视化”的免费H5公开课。
让同学们通过学习D3.js,了解由数据决定绘图流程的程序设计模型，学会D3.js的正确使用方式，懂的查找API和相关解决方案,完成综合案例，使用D3.js自由实现数据可视化。
为同学们上课的老师也是IBM认证高级工程师，多年项目的研发经验和丰富的培训经验的龙正显老师，希望同学们喜欢他。上课地址：源码时代成都校区（成都市高新区府城大道西段399号天府新谷1号楼6F）
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