- 什么是数据可视化，如何做好基于地图的数据可视化？
- 阿里云DataV数据可视化工具好用吗？
- Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？
- excel数据可视化图表制作教程？
- 可视化数据图表要怎么做才好看？
什么是数据可视化，如何做好基于地图的数据可视化？
；全国风景区，以及区域销售分析展示图。；还有类似这种的数据展示，可以用地图者做出来。
阿里云DataV数据可视化工具好用吗？
业内人士，说的话有点直接，但都是可以参考的。
DataV吧，做3D可视化确实很酷炫，从视觉上来说，不愧是国内的顶尖公司的产品。
看看知乎上这些评价，可怕的可视化神器？可怕在哪？
可是看看提的问题，明显关注的是数据处理与实时展示能力，而不是颜值，虽然颜值也很重要。
曾经做过一个项目，用的就是datav，话说阿里的这个小产品也很多年了吧，依旧没什么起色，对外宣称支持大数据量，双11的大屏就是拿它做的，可是真正的实际情况，可能只有接触过的人才知道吧。
阿里云很强大，但是不代表和阿里云相关的东西都很牛，这点是要搞清楚的。
阿里云强大了之后，会有很多东西是其附属品，datav就是其中一个，产品里带有的GIS地图和WebGL引擎，测试情况还可以，实际场景就真的不行了。
你看看它的场景运用吧，就比如香港机场，一年下来的数据量还比不上某银行、某互联网公司的一个月数据。
目前市场上也有很多好的，比如FineReport等，这种B端产品，我怎么说不重要，去看看IDC的认证和市场份额，不要听别人形容。
Python有哪些数据可视化模块使用起来比较简单？
最近刚写了一篇Plotly Express文章，希望对你有所帮助。
Plotly ExpressPlotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。
Plotly Express 安装惯例，使用 pip进行安装。
pip install plotly_expressPlotly Express支持构建图表类型scatter:在散点图中，每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中，每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中，每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中，每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中，每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中，每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix:在散点图矩阵（或SPLOM）中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对dimensions彼此相对绘制。density_contour:在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布z。density_heatmap:在密度热图中，行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布 z。line:在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中，每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中，每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中，每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中，每行data_frame由折线标记表示，该折线标记穿过一组平行轴，每个平行轴对应一个平行轴 dimensions。parallel_categories:在并行类别（或平行集）图中，每行data_frame与其他共享相同值的行组合，dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记，每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中，每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中，将data_frame行分组成一个曲线标记，以便可视化它们的分布。box:在箱形图中，行data_frame被组合在一起成为盒须标记，以显示它们的分布。strip:在条形图中，每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中，行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的1D分布y（或者x如果orientation是'h'）。choropleth:在等值区域图中，每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。gapminder数据集说明
我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。
gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。
Country：国家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：预期寿命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均 GDP，400.448611iso_alpha：国家编码，CHNiso_num：国家代码,156上手体验一下，轻松地进行数据可视化。散点图scatter常用参数说明：
data_frame： 一个'整洁' pandas.DataFramex：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s，这些值用作输入histfunc。y：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s，这些值用作输入histfunc。color：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于为标记指定颜色。size：（字符串：列名称data_frame）此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale：（有效CSS颜色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标，特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）图标题。template：（字符串或Plotly.py模板对象）图模板名称或定义。width：（整数，默认None）图形宽度（以像素为单位）。height：（整数，默认600）图形高度（以像素为单位）。使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图
地理散点图scatter_geo常用参数说明
data_frame：“整洁”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。使用地理散点图描述全球人口与GDP
折线图（line）常用参数说明
data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图
条形图(bar)常用参数说明
data_frame：“整洁”pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title：(字符串)图形标题。template：(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图
等值区域图（choropleth）常用参数说明
data_frame：“整洁”pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，“ISO-3”、“美国-州”、“国家名称”之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.diverging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。使用等值区域图描述各个国家人口数量
若对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。excel数据可视化图表制作教程？
首先，打开我们的Excel表格，选中需要进行数据处理的单元格范围：在菜单栏中找到【开始】选项，单击该项下的【条件格式】功能：单击【数据条】选项，在左侧方框内选中下方的【其他规则】，单击打开：然后，在弹出的新建格式视图界面，找到下方的【条形图外观】选项，根据自己的需要对数据条颜色和外观进行调整，单击【确认】即可。当我们返回Excel工作表时，就可以发现之前选中的单元格数据已经可视化，这样让数据更简单明了：可视化数据图表要怎么做才好看？
要想可视化图表做的好看，工具和方法都必须重视。
可视化的工具：百度ECharts（算是神器，特别漂亮）、BDP个人版、gephi、RawGraph（在线拖曳）、power BI、tableau、HTML5 Word Cloud（在线词云生成网站）等都是不错的选择。
我刚昨天回答了《有哪些可视化数据分析工具推荐？》，着重介绍了30多个用ECharts实例的可视化图表和代码，感兴趣的可以看看：https://www.wukong.com/question/6474817733870485773/
本文将重点放在方法上，不是实操的指导方法，而是模仿学习世界上优秀的可视化作品。
首先抛砖引玉的是，我之前爬取知乎第一大V，也是虎扑、豆瓣大V张佳玮的138万知乎关注者，然后进行的可视化作品，主要用了ECharts和HTML5 Word Cloud。
1、关注了张佳玮的其他大V一览，很多大V也被签约来了今日头条，你都认识谁，喜欢或讨厌谁呢？
2、关注者自身粉丝数情况，10万粉丝的大V还是很少的，就是塔尖：
3、100+关注的人男女比例：
4、国内分布情况，基于地图的可视化：
5、认证情况：
6、学校和行业情况，有句戏谑的话说知乎上都是985的学生：
7、优秀回答者的话题词云：
还有其他可视化作品：
8、用gephi绘制知乎10万+大V相关关注情况，当然太密集，不算好：
9、用power BI制作的知乎TOP100关注的专栏：
10、用BDP绘制的微博转发热图：
抛完砖，接着介绍下国内外优秀的可视化作品：
1、北京通勤图：
2、星空彩绘诺贝尔图
3、诺贝尔奖奖项分布：
4、中国移民情况：
5、美国人的一天：
6、好莱坞电影可视化：
7、春晚可视化：
8、《纽约时报》一篇关于男性女性描写爱的不同的文章及可视化：
9、全球推特地图：
10、偏设计感的图：
11、太阳系和航空器可视化：
12、新闻热点：
已经简单整理了很多可视化的作品，因为一直有关注这些，自己也努力做出优秀的作品，所有借此和大家分享下。
欢迎关注我，我是Deserts-X。公众号是“牛衣古柳”（ID：Deserts-X），期待与你认识！
关于什么是数据可视化和如何做好基于地图的数据可视化的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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