眼镜哥哥一边说，一边叮嘱小娜这个地方记下笔记 。
“哈哈，真的蛮方便呢 。例如，我此前统计文章的时候，是用文章的类别和数量这两个维度进行对比，哎，我居然用了面积图……是不是用柱形图就可以了啊？”小石头有点不好意思，之前老大说小石头只会用柱形图，该用的地方没有，不该用的地方瞎用，难怪被老大骂了 。
“真棒！你看你一下子就找到对应的图表了 。”眼镜哥哥笑着说，“你觉得还可以用别的什么图表达呢？”
“嗯……雷达图？”小娜嘀咕了一下，听眼镜哥哥和小石头聊的时候小娜一会也没闲着，眨巴眼睛使劲瞅呢 。
“对对对，我记得老大开始的时候好像给我画过这么个图，后来……后来我不小心给忘了 。”小石头突然想起来，补充道 。
小石头画的雷达图（数量为示例数据）
“不错，改的蛮快的嘛！你看一下子就可以看出哪些地方不足了吧？”眼镜哥哥笑道 。
“还不是《图表选择指南》这个神器好用嘛~不过……就是有点丑哇！眼镜哥哥你赶紧再教教我啊？”小石头说完，往眼镜哥哥和小娜手里一人塞了一小块西瓜 。
疑惑2：为什么我做的图就是没有别人家的好看？
小石头知道自己关于数据这一块的能力缺的不是一点，这些年大数据风起云涌，好歹也看过了那些大数据炫酷的展示大屏，数据飞来飞去转来转去不说，确实也好看 。虽然自己做内容这一块用不上，感觉至少图表的“颜值”还是可以往上提高一下的 。
“有了数据之后，想说什么就选择合适的图表；如果想要看的人能很快就明白，这一块是数据可视化的内容了 。好看只是数据可视化的一部分 。”说完，眼镜哥哥又给大家展示了一张图 。
Nathan Yau总结的数据可视化探索过程
“数据可视化的过程，是一个往复探索的过程 。当然，探寻过程往复也取决于问题的难易程度 。这个过程大致分为四步：有数——筛数——选图——结论 。先搞清楚手头上有哪些数据可以用？经过数据筛选处理后可以得到什么信息？应该选用怎样的图表或可视化方法？看到可视化的结果后，觉得是否满足需求？”眼镜哥哥看到大家认真的样子，放慢了语速 。
Excel常见图表选择
“相信大家在刚才的神器《图表选择指南》的帮助下，能够很容易选择Excel默认的图，这些内置的图表还会经常变化 。例如，可以表达清晰的层级和归属关系的旭日图，用于展现有父子层级维度的比例构成情况 。到这一步为止，小石头你平常遇到的图表选择问题和美化问题，90%以上的都可以解决了 。”说完，眼镜哥哥停下来，喝了口水 。
“那……还有10%的问题呢？”小石头不依不饶地问 。
“刚才说数据可视化是一个复杂的问题 。Excel图表只是其中的一种展示方式而已 。其实有很多大家平时看到的数据可视化作品，都是用不同的软件实现，或者直接用代码实现的 。”眼镜哥哥认真地回答道 。
眼镜小哥哥用在线工具生成的“词云”图
“词云图可以展示一段文字里面出现关键词的频率，上图中就展示了某公司员工的民族的大致频数 。除此之外，还有显示区域人群密集程度的热力地图等，如果经纬度地图结合柱状图、气泡图进行展示，以时间为轴，还可以显示轨迹的动态效果 。”
城市动态轨迹模拟（图片来源：城市数据团）
“太炫了！我估计我一辈子都做不出这样的图吧？”小石头惊呆了 。
“是啊，好像我们也用不上……”小娜也感慨地说 。
“其实，我觉得不管是用商业软件，还是直接用代码实现数据的可视化呈现，都有点过度视觉化了 。”眼镜小哥哥皱了皱眉头说，“从平面二维变成三位立体，从静态到增加时间轴的动态，再叠加热力状态……每增加一个维度，实际上都在理解的难度与炫酷的展示之间做了取舍，这反而可能背离了可视化的初衷 。大家觉得数据展示的核心是什么呢？”眼镜哥哥停下来，看了看大家 。
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