自詡是這個領域“有一腳”的人，上帝派我來嚴謹的回答領域問題（順便插科打諢的）。

利益相關，首先介紹一下，我們算是視覺化領域和資料分析領域的一個分支，把企業資料揉一揉（收集整合）、泡一泡（加工分析）、舔一舔（展示檢驗），以供展示有價值的資訊，所以這樣的視覺化更講究應用和實用性（下文會講）。

將資料轉化成視覺化圖表/形，其實一個工具就能完成，礙於工具太多，按照使用場景，暫且將已成熟應用的分為三個層次（歡迎各路知友補充）：

第一層：資料報告、資訊圖

這裡統稱資訊圖。資訊圖是把資料、資訊或知識視覺化，必須要有一個清楚準確的解釋或表達甚為複雜且大量的資訊。

代表人物是新聞界的David McCandless（大衛. 麥克坎德雷斯），曾為《英國衛報》、《連線》、《獨立報》等刊物撰稿。常以簡潔精美的影象展現複雜抽象資訊，並將不同的資料組合，展現其中的聯絡。他在TED上曾講過：

“視覺化並不侷限於數字，概念也同樣適用，比如政治傾向圖譜。我試圖將各種政治傾向融入到圖表中，並展示其如何從政府滲透到社會、文化中，對家庭和個人產生影響，繼而又反過來影響政治。

比如用圖形來表示數值

視線流動，構建時空

而更多普遍實用的是類似

何明科在自己的文章分析中，使用一些資訊圖表，展示結論。

資訊圖的製作：

利用PPT自帶的圖表，可以製作簡潔直觀的資料圖表，但附上人文花鳥就需要美工設計；

PS+AI+icon，前期規劃好表達思路、展示內容、所需素材，之後便大刀闊斧動工元件了。圖表的細節，如柱狀圖的長短依據資料大概等比例量一下。

這一類對資料的維度數量要求都不高，運用的大多是結果資料，側重點也在於展示。

第二層:實際資料應用

應用類的視覺化正如上面所說的，將一堆幾百到即使幾百萬不等的資料展示、分析。對於企業，因為這些資料本身是自己生產經營過程中產生的，能反映歷史的狀況，總結髮展之道，對目前的問題或者未來下一步的決策起到輔助作用。

通常的製作流程是：匯入資料（excel）/連線資料庫（本地/伺服器）——選擇圖表（組合）——設定分析維度——美化展示。比如像這種濃濃的帶有商業味道的視覺化報表（有FineReport製作）

當然，這樣功力的視覺化報表需要一定的審美和熟練操作。圖中每一塊都是一個圖表控制元件，在表單（dashboard）中拖入一個圖表控制元件，選定資料欄位，然後搭配組合，排布版型。

具體的操作要講上3天3夜，附上demo連結吧： 資料決策系統 (使用者名稱：demo；密碼：demo)

第三層：據挖掘、資料連線、關係傳遞

這個可以理解為從海量資料中挖掘關係。

大致思路：原始資料經過一連串收集、提取、清洗、整理等預處理過程，形成高質量的資料。然後按照需要對資料貼標籤分類或者預測，如果要從大量複雜的資料中提取有價值且不易發現的資訊還要資料建模。（細節可能各有不同）

比較適用的是一寫高階的資料分析挖掘工具以及開源圖表控制元件，如R，如D3。

用R做視覺化，比較容易做出漂亮的視覺化圖表，推薦書籍R Graphics Cookbook，書中有150多個recipes，足夠應付大多型別的資料。

D3做圖可以定製，美觀圖圖表的豐富性秒殺大多圖表控制元件，但要求的水平有一丟丟高。

最後，再次引用David McCandless的話“炫酷的視覺化對於把思想傳遞給大眾又是至關重要的”，切勿一味追求美感，本末倒置。