数据的价值取决于使用者理解数据的能力以及和数据交互的能力。
简言之，人们想了解数字背后的内涵，就要理解数据并与数据进行交互。
1、数据可视化——助你更好理解数据
使用数据阐述观点或故事的最好方法，就是借助图表和图形来展示。只有将数据转化为可视化的内容，才能更容易地发现其中潜藏的模式、相关性以及异常，进而与领导、团队和客户沟通，真正做出以数据为核心的决策。
另外，在数据可视化的过程中，根据已有的数据选择正确的可视化方法也是重中之重。如果可视化表达错误，或者表示的效果不理想，那团队有可能就无法从数据中获得最关键的信息，团队的工作就会因此而受到影响。
很多刚刚接触数据可视化的同学可能会有一些疑问：数据可视化会很复杂吗？是不是需要学习统计学和图形学呢？
完全不用担心！接下来我会准备一个系列的文章，将数据可视化的工作化繁为简，从数据可视化的简单应用切入，再延伸到各种不同类型数据的可视化实际操作，最终帮助你快速高效地进入数据可视化领域中来。
2、数据可视化简单应用举例
究竟什么是数据可视化呢？通常将数据、数字和统计结果通过图形化的方式展示出来，称之为数据可视化。
数据可视化最直观的场景就是：当你用可视化的方式查看数据时，会更容易发现有意义的模式和平时不易发现的问题，这些都可以帮助你做出正确的决策。
举个例子，上面这张图是Google Trends上“数据可视化”关键词的近五年的搜索情况。从整体时间维度上，我们很容易就可以意识到增长的趋势。但是如果单纯靠查看详细数据，这个结论是很难被察觉到的，因为存在数据的波动。
数据可视化的另一个典型的业务场景就是在向其他人展示数据的时候，人们总是很容易理解可视化之后的图形，特别是可视化呈现的观点和场景。市场部可以用可视化展示推广的效果，科学家可以用来预测疾病爆发，销售人员可以用来判断农产品价格趋势。
我们再来看一个图表，这是The New York Time的一个项目：100年来美国各州出生人口流向
（https://www.nytimes.com/interactive/2014/08/13/upshot/where-people-in-each-state-were-born.html?_r=0&abt=0002&abg=0#New_York）
我们可以看出上个世纪70／80年代开始，华盛顿的人口呈现明显的流出，都去了马里兰，有兴趣的同学可以去深究一下当时的政策和原因。
除了上面两个简单例子，我们还可以用数据可视化来展示数据，排名，相关性，地理位置分布，偏离，时间线，扩展性等内容。
总之，数据可视化可以帮助人们展示结果，发现趋势或者从数据中发现新的价值。
后面我会继续与大家深入分享数据可视化的相关内容，敬请期待我们的系列文章！
图源：本文图片均来自于网络
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