数据可视化技术的误区

咱们聊聊可视化技术中的一些常见误区。

所谓数据可视化是指把数据以图形动画及地图等形式呈现出来，这样既直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。

要做好数据可视化，需要两方面的能力。一方面是“艺术”能力，即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适，该用柱形图时不能用饼图，颜色搭配也要合理，等等；另一方面是“技术”能力，设计好的呈现方案还要能真地做出来，并且要把成本控制在可接受范围内。这里我们不深入讨论“艺术”问题，来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区。

误区：考察报表，挑可视化技术最好的？

报表原则上也是一种可视化手段，大多数报表工具在很久以前都提供了统计图的功能，可算是可视化的初级阶段。用户自然会想到选购报表工具解决可视化需求，继而也会自然地认真考察备选产品的呈现效果，挑一个可视化技术最好的出来？

这个想法对于大多数产品都是正确的，但在考察报表工具的可视化技术时却不是这样。

确实，可视化技术的门槛不低，要做出炫丽的图形动画并不容易，地图呈现还需要事先准备大量数据。按说这种高门槛技术，各厂家产品一定会有明显的差异。但是，可视化领域有一批无私奉献的团队在免费提供开源图形包（含动画、地图等，当然也可能未必无私，只是咱不懂人家的赚钱模式，反正都不要钱、做得好、种类多），大家只要简单集成这些开源包就能拥有很好的可视化能力了。

结果，产品的技术差异并不在报表工具上，而在这些开源包上。报表工具显然不会把自己憋死，一般都能集成所有常见的开源包。结果就是，集成了开源包的报表工具在可视化技术上没有差别！实在要比较报表工具在这方面的差别，也是比较数据规整和传递手段等集成方案，与可视化技术本身没多大关系。如果只是图形需求，那直接使用开源包即可。不过可视化呈现常常需要图表混合，而开源包的报表能力一般很弱甚至没有，并且要借助报表的格式和计算能力对原始数据做对齐整理，所以大部分情况下还是配合报表工具更好些，这时要对比的还是报表工具本身的能力。

误区：开源包太麻烦了，封装简化后就好了？

开源包内容丰富、功能强大，但也概念复杂、参数众多，这意味着学习成本较高。一个普遍的想法是开源包用起来太麻烦了，有谁在外面封装一层简化一下就好了？

对效果要求不高的情况是没有问题的，大部分集成了开源包的可视化产品（包括报表工具）也都会做简化封装以降低初次上手人员的学习门槛。但是，对于希望获得优秀效果的用户，那恐怕要失望了。

换位思考一下就能明白，这些开源包的作者们当然很希望自己的产品被广泛应用，那自然也会努力把产品做得更易用，而且显然这群人非常专业，那为什么还要做得这么复杂呢？答案是没有办法，如果想控制得深入自由，那就必须有足够的参数才可以（目前的人工智能技术还没有达到自动替用户选定参数的水平），现在提交出来的已经是最好的结果了。试想一下，飞机的仪表盘和操控设备可能比汽车要多出十倍，但有哪个能省掉呢？

所以，如果想随心所欲地做出炫丽效果，要充分利用开源包的功能，这个成本是省不掉的！其实这些开源包看起来复杂，实际上已经被作者们精心设计过的，学习成本并没有乍看起来那么高，对于有前端开发经验的程序员来说不难上手。当然这比直接使用封装后的模版还是要难，那就要掂量一下需求简单时是否还值得花钱来买这些模版了。

误区：大数据可视化？

大数据也是个热门词，把两个热门词结合起来的大数据可视化是个什么鬼？

数据可视化，不管是服务还是产品，也不管门槛高或不高，都是实实在在的业务。但加了个"大"字后，就有很大可能性变成忽悠了。

可视化的结果是要让人看的，而人类视力有生理极限，无论图形、表格、动画等形式，都不可能直接观察"大"数据（当然有人把几万条数据也称作"大"那就另当别论了）。大数据要经过后台处理变成"小"数据之后才能进入可视化环节去呈现，可视化阶段已经不必再处理也处理不了数据量大的问题了。有时大数据也指数据来源形式多样化，但即使这种"大"，也不是可视化环节去处理的，仍然是在后台数据准备阶段处理。所谓的大数据可视化是个伪技术！可视化是可视化，大数据是大数据，这两种技术没啥直接关系。

不过，在业务上，大数据可视化是有意义的。从大量数据中如何选择或汇总出哪些最该呈现的内容来展示、怎样体现数据的多样化，这些都是学问。只是，这都是前述的“艺术”能力，与“技术”能力无关。

听到厂商喊大数据可视化时，要区分出其卖点在于“艺术”还是“技术”。一般行业软件开发商属于前者，他们优势在于对行业的深刻理解，这是相对实在的；但大多数喊得凶的反而是后者，这些公司没什么行业经验，这么做只是为了博眼球。其实道理也简单：如果某个技术厂商能把大数据准备工作做好（即把"大"变"小"的过程），这本身就是一个难得的好产品了，根本用不着绑着可视化一起说话；而如果大数据技术不过关，不敢单独出来练，就会常常捆上可视化概念来引人注意了。天天喊大数据可视化技术的，可以直接鉴定成大忽悠。

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