1、在数据可视化中，经常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，我们可以通过数据地图来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更为明确和直观，让人一目了然，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策。
2、①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。
3、世界可视化思维锦标赛(WVTC)，是由世界大脑组织(World Brain Organization，简写WBO)创办的最高等级的可视化思维大赛。 赛事主题是可视化思维的展示和表达。选手根据选题绘制可视化思维视图均可作为参赛作品，包括Mind Map、Thinking Maps、Concept Map等一切形式的可视化视图不限。
4、根据真实需求匹配可视化图表 一般工具内除了有基础性的图表外，还有数十种针对不同场景的可视化图表。比如说专用于展示顾客对产品、服务认可度的评分图。当你需要展示此类数据时自然要用评分图，而不是柱形图、扇形图之类。
5、 FootyStats - 数据可视化的新视角 FootyStats的可视化设计让数据更生动，即使是普通用户也能快速理解。它的开放性让足球分析触手可及，但想要解锁全部魅力，订阅服务或许是个不错的选择。
1、思维可视化(Thinking visualization)是指运用一系列图示技术把本来不可视的思维(思考方法和思考路径)呈现出来，使其清晰可见的过程。被可视化的“思维”更有利于理解和记忆，因此可以有效提高信息加工及信息传递的效能。
2、通过图示呈现思维。可视化思维是一种通过图示或图表等可视化手段来呈现思维过程的方法。能够将抽象的概念、复杂的信息或思考路径转化为可见的形式，使其更加清晰、直观和易于理解。通过可视化思维，可以将抽象的思维过程转化为可视化的图像，使得信息更易于被大脑接收和处理。
1、DataCastle数据城堡（https：//www.dcjingsai.com/）：DataCastle数据城堡是中国的一个数据科学竞赛平台，举办多种数据挖掘和机器学习竞赛，吸引国内外参赛者。DrivenData（https：//www.drivendata.org/）：DrivenData是一个非营利性数据科学竞赛平台，专注于解决社会问题，如环境保护、医疗卫生等。
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1、第一步：分析原始数据 数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的第一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中找到数据、分析数据是我们的首要工作。
2、有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、tou视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、BDP、Davinci、Quick BI、有数等。
3、从分析目标开始 应确保数据类型和分析目标可反映所选的可视化类型。Mihailovski称：“人们通常会采用相反的方法，他们先看到整洁或模糊的可视化类型，然后试图使其数据相匹配。”对于大数据项目的可视化，简单的表格或条形图有时可能是最有效的。
4、颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。
5、颜色不要超过三种 一张表上不加限制地使用多种颜色，看得人头晕目眩，一般来说颜色控制在3种内较为理想。灵活使用智能功能，避免页面过于拥挤 想要将报做得更详细，因此在同一张报表上挤进去各种可视化图表。
1、优势：分层看数据很直观，逐层下钻看数据；1树图 适用场景：和旭日图类似；1双轴图 适用场景：柱状图+折线图结合适用情况数据走势、数据同环比比等情况都能适用；优势：特别通用柱状图+折线图结合图表直观；劣势：个人感觉没什么劣势；各种数据图表结合的可视化效果。
2、旭日图 旭日图是饼图的一种变形，相当于多个饼图的组合，它超越了传统的饼图和环图。通过旭日图，能够清晰地表达层级和归属关系，以父子层次结构来显示数据构成情况。在旭日图中，离原点越近，表示级别越高，越往外，表示级别越低，且分类越细。
3、柱形图 柱形图是最基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。通常情况下，为了图像的视觉接受程度，通常一组数据不超过十个。
4、可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。
5、柱状图 柱形图，又称长条图、柱状统计图、亦称条图、条状图、棒形图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。饼图 常用于统计学模块。
1、数据可视化方法三：图形可视化 这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。
2、多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。分层 分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。
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