介绍
数据可视化这一概念自1987年正式提出，经过30余年的发展，逐渐形成3个分支：
- 科学计算可视化(scientific visualization)
- 信息可视化(information visualization)
- 可视分析(visual analytics)
近些年来，这3个子领域出现了逐渐融合的趋势。我们统称为“数据可视化”。
目的
一图胜千言，在企业中，有很多复杂难懂且体量庞大的数据，如：企业销售、气温、股票等数据，这些数据不容易理解，展示成图表后，就能够清晰看出企业销售走势、气温趋势、股票走势，这也是我们为什么要谈数据可视化。
作用
数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。精心设计的图形不仅可以提供信息，还可以通过强大的呈现方式增强信息的影响力，吸引人们的注意力并使其保持兴趣，这是表格或电子表格无法做到的。
小结
- 借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息
- 数据可视化可以把数据从冰冷的数字转换成图形，揭示蕴含在数据中的规律和道理
应用场景
大型企业、政府
杭州灵隐寺数据可视化
常见的数据可视化库
- D3.js 目前 Web 端评价最高的 Javascript 可视化工具库(入手难)
- ECharts.js 百度出品的一个开源 Javascript 数据可视化库
- Highcharts.js 国外的前端数据可视化库，非商用免费，被许多国外大公司所使用
- AntV 蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案
- Python matplotlib
Highcharts 和 Echarts 就像是 Office 和 WPS 的关系，功能类似 Echarts 国内用的多一些，Highcharts国外用的多一些