数据科学的大力发展，包括云计算、大数据、人工智能、物联网、边缘计算等等，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。这个挑战不仅在于数据量越来越大、越多元化，更重要的是数据获取的动态性，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。

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，图表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。

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；
  

不过这样的数据可视化说起来容易，做起来难，数据可视化系统必须能够快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，同时可视化也面临以下的问题：

• 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」？

可视化指南，提供体系化、规范化、实战化的教程，汇总让可视化变的实用、美观的简单方法，给大家分享关于数据可视化的干货和经验～