数据科学的大力发展，让信息科学领域面临的一个巨大挑战就是数据爆炸，然而人类分析数据的能力已经远远落后于获取数据的能力。

数据量越来越大、越多元化，数据内容的噪声让人们在庞杂的数据世界中倍感枯燥繁琐，理解成本较高。所以这个挑战不仅在于如何从海量数据中提取出有用知识，还在于如何将数据转化成使人快速理解的知识。

如何从海量数据中提取知识是数据处理和数据挖掘的范畴，如何让数据转化成使人快速理解的知识就需要数据可视化了。

罗伯特·科萨拉说：“数据可视化是挖掘和利用数据的关键。即便是最简单的可视化，也能够消除数据提供者对自己的数据被低估、误解或歪曲的忧虑。数据可视化能够改变人们对数据的理解方式，提高大众对数据的兴趣，并推动更多更好的数据开发。”

相比单纯的数字，图形形式可以让人更容易洞察到数据的分布、趋势、关系以及异常点，从而帮助决策者快速决策。数据可视化就是为了让人们快速理解数据反映的故事、从而快速找到数据背后隐藏的现实问题，然后去解决问题。

相信大家见过很多这样的数据可视化系统：

疫情时期的数据可视化系统，直观呈现新型冠状病毒肺炎在全世界的感染情况数据的各项分析结果：

工厂的可视化系统，可以通过监控、接入数据库及其他数据可视技术，可以实现工厂生产信息集成统一管理：

试想如果没有将数据可视化展出、我们如何通过一堆数字快速看过全球哪几个国家疫情比较严重？如何通过繁杂的数据看出工厂的各个指标是否正常运行？

所以就需要通过数据可视化，将数据背后的问题展现出来。

数据可视化并非只是将数据转成图表这样简单，而是能够快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息。这也就会面临以下的问题：

• 如何从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简？

• 面对数据，选用哪几种图形可视化它，常常令人头疼，因为可视化种类繁多，如何选择？

• 大数据可视化的视觉噪声、信息丢失问题如何处理？

• 如何平衡「易懂性」和「数据正确性」？

那该如何解决这些问题呢？

要有数据可视化设计和实施可以遵循的设计原则，只要按照这个流程和原则来设计可视化页面，就可以更好、更高效地将数据转化成业务价值。

标准的可视化设计流程概括来讲，可以分为以下四个步骤：明确目的、选择图表、视觉设计、突出重点。

以上四个步骤，从目的、问题出发，最终落地到一个突出问题，指明问题解决方向的可视化图表上，最终帮助解决业务问题。

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