本文将详细介绍数据可视化的概念、价值及大多数用户体验设计师采用的制作数据可视化动态图表的工具，文中分享几十张非常有个性和科技风格的数据可视化图片样式供大家用于日常的工作ppt中，让我们的工作报告中的数据更加直观的展示以及更好的揭示蕴含在数据中的规律和道理。
什么是数据可视化？
数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。
通过一些数据可视化工具，把谁是领导，谁是员工，哪些是一个部门的同事，每个部门的组织结构，从中可以发现一些隐含在邮件收发网络关系里的规律，从一些冰冷的无味的数据转化为可视化图形，不仅视觉上给用户带来视觉冲击，还能够揭示蕴含在数据中的规律和道理。
可视化的意义
1. 展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。
在可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。
可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律，这里面有多重含义：发现、决策、解释、分析、探索和学习。可以化的意义在于，可视化作为人脑的辅助工具，可以替我们保留一部分信息，好记性不如烂笔头。其次，图形化的符号可以将用户的注意力引导到重要的目标。
2. 数据分析需要大数据的价值在于挖掘。大数据时代背景下的可视化图表工具在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”。一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。
3. 科技在进步，社会在发展，数据可视化也要适应时代的需求，除了要在数据处理和数据展示方面下足功夫外，还要强调功能易用性和操作人性化，不要有太高的学习门槛，除了技术人员，让更多的业务人员能够了解数据平台，了解数据可视化。
4. 数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
可视化的目标和作用
传统的可视化可以大致分为探索性可视化和解释性可视化，按照应用来分，可视化有多个目标：
- 有效呈现重要特征
- 揭示客观规律
- 辅助理解事物概念和过程
- 对模拟和测量进行质量监控
- 提高科研开发效率
- 促进沟通交流和合作
按照宏观的角度看，可视化的三个功能：
- 信息记录
- 信息推理和分析
- 信息传播与协同
- 数据可视化分类
- 数据可视化包含三个分支，科学可视化（Sci Vis, Scientific Visualization ）和信息可视化（Info Vis, Information Visualization），以及后来演化出第三个分支：可视分析（VAST, Visual Analytics Science and Technology）这个从IEEE VIS 会议的分类中可以看出来。
科学可视化面向的是科学和工程领域数据，比如空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算机仿真数据、医学影像数据，重点探索如何以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律。
信息可视化的处理对象是非结构化、非几何的抽象数据，如金融交易、社交网络和文本数据，其核心挑战是针对大尺度高维复杂数据如何减少视觉混淆对信息的干扰。
近几年来，随着人工智能的兴起，人们逐渐发现其实一些机器能比人做得更好的事情，同时也发现了一些事情需要借助人类 3 亿年的进化本领。所以将可视化与分析进行结合，产生了一个新的学科：可视分析学。
可视分析学被定义为由可视交互界面为基础的分析推理科学，将图形学、数据挖掘、人机交互等技术融合在一起，形成人脑智能和机器智能优势互补和相互提升。
数据可视分析和数据挖掘的异同
数据可视分析和数据挖掘的目标都是从数据中获取信息与知识，但是手段不同。
数据可视分析是将数据呈现给用户以易于感知的图形符号，让用户交互地理解数据。数据挖掘是通过计算机自动或者半自动地获取数据隐藏的知识，并将获取的知识直接给予用户。
也就是说，数据可视化可以看到交互界面，更适合于探索性地分析数据。而数据挖掘面对的是一堆活生生但黑不溜秋的数据，需要像挖矿一样从中发现金子。
数据可视化怎么做动态的视频、导出图片插入ppt内？
1. 最近很火的动态条形图工具
2. 各种Python数据可视化第三方库
3. 其它语言的数据可视化框架
绘制动态条形图的简单易用的工具：
1.1 Flourish是一个在线数据可视化网站，可以快速地把表格数据转换为各种各样好看的图表，并且，它提供的有一套完整的参数让我们可以绘制出自己想要的动态条形图。除此之外，它还可以用于绘制其它各种各样的数据图，绘制完成之后可以发布并且嵌入到网页或者PPT中。
1.2 Power BI是微软发布的交互式数据可视化BI工具，可以快速地把数据转化为各种漂亮的可视化图表。为了在Power BI上也可以绘制出动态条形图，Wishyoulization开发了Animated Bar Chart Race插件，在Power BI的marketplace里面搜索下载之后便可以使用。除此之外，Power BI这款商业分析工具还可以制作出更多漂亮的图表，协作并共享自定义仪表板和交互式报表等。
1.3 花火hanabi是一款在线数据可视化工具，它制作出来的图表非常符合扁平化的审美要求。它的动态条形图提供了各种图表设置，可以让我们轻松地制作出符合自己要求的动态条形图，并且可以把制作好的图形直接导出为GIF、MP4格式。
各种Python数据可视化第三方库
2.1 Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。
2.2 Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由
2.3 plotly 是一个交互式开源数据可视化框架，它具有Python、R、Javascript等语言的API接口。plotly Python绘图库可以制作交互式的线图、散点图、面积图、条形图、箱型图、分布图、热力图、子图、极坐标图、气泡图等多种发行级别的图形。
2.4 Altair是一个声明式的Python数据可视化库，让我们可以把更多的时间专注于数据理解。Altair的API是简单、友好的，它建立在强大的可视化语法之上，让我们可以使用最少的代码绘制出漂亮的可视化图表。
2.5 VisPy是一个高性能的、交互式的数据科学可视化Python库。它基于OpenGL库，可利用GPU计算来展示大型数据集，可以绘制高达百万数据点的高质量交互式科学图形、实时数据、3D图形等。
2.6 missingno是用于绘制缺失数据的Python可视化模块，它提供了灵活易用的用于展示数据集完整程度的可视化组件，让我们可以一目了然地获取到缺失数据的模式。
2.7 HoloViews是一个开源的Python库，致力于让数据分析和可视化更加简单。它让我们可以用更少的代码去展示想要展示的图形，把专注力集中在数据探索上，而不是绘图的过程上。
2.8 Mayavi是一个用于绘制交互式3D科学数据的Python库。
其它的数据可视化工具
3.1 前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
3.2 AntV G2 是一套基于可视化编码的图形语法，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性，用户无需关注各种繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。
3.3 TOAST UI Chart是一个漂亮的图表库，可用于可视化统计数据。它开源、易用、支持各大主流浏览器、支持通过自定义选项设置和主题来更改图表。
小结
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PPT最重要的是要实现数据的可视化，要想实现这个功能通常需要做好数据分析，然后进行视觉设计，最后通过讲故事的方式呈现数据，而制作趋势图也是数据可视化的一部分。数据可视化在数据分析中发挥着重要的作用，经过本文学习可视化制作动态图工具和流程后，数据可视化在数据分析中涉及到的众多技术中算是一个比较简单的技术。一般来说，数据可视化是以饼状图等图形的方式展示数据，这帮助用户能够更快地识别模式，目的是让客户更直观的了解数据。
