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AI 時代的浪潮下，數(shù)據(jù)可視化與 AI 碰撞出耀眼火花。本文將帶你領(lǐng)略這場變革中，數(shù)據(jù)分析師如何借助 AI 提升工作效率，挖掘數(shù)據(jù)深層價值，以及掌握數(shù)據(jù)可視化核心原則的重要性。

在數(shù)據(jù)爆炸的 AI 時代，數(shù)據(jù)可視化不再只是展示，而是洞察的催化劑。

當數(shù)據(jù)可視化遇見 AI，我發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析師的工作方式正在經(jīng)歷一場前所未有的變革。

最近，我在思考 AI 時代怎么做好數(shù)據(jù)可視化，通過 https://clauswilke.com/dataviz 閱讀了《Fundamentals of Data Visualization》這本書。

書中內(nèi)容源于作者過去成千上萬的數(shù)據(jù)可視化經(jīng)驗，主要講了數(shù)據(jù)可視化的一般原則，而不是具體工具的應用。

我覺得無論 AI 技術(shù)怎么發(fā)展，理解數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識，仍然是有價值的。

如果掌握了數(shù)據(jù)可視化的底層邏輯，就能更好地舉一反三，把它應用到實際工作和生活中，去創(chuàng)造更大的價值。

反之，如果一個人缺乏數(shù)據(jù)可視化的基本常識，雖然用 AI 提升了制作圖表的效率，做出了看起來很漂亮的數(shù)據(jù)儀表盤，但是無法判斷 AI 生成結(jié)果的好壞，不能從數(shù)據(jù)中洞察有價值的信息，甚至把一些花花綠綠的垃圾當成寶貝，就會讓人覺得不夠?qū)I(yè)。

數(shù)據(jù)可視化的質(zhì)量，可能決定了數(shù)據(jù)分析成果的影響力：是贏得尊重？還是默默無聞？

作者在引言中舉了一個例子，其中包括 4 個圖表：

（a）合理的圖表（Reasonable）：看起來可能平平無奇，但至少是可以接受的，沒有明顯的缺陷。

（b）丑陋的圖表（Ugly）：雖然技術(shù)上沒問題，但是視覺上不夠美觀。例如，顏色過于鮮艷、字體混亂、背景網(wǎng)格過于突出等。

（c）糟糕的圖表（Bad）：第二個圖表存在感知方面的缺陷，可能不夠清晰、過于復雜或令人困惑。例如，使用不同的 Y 軸刻度展示多個數(shù)據(jù)系列，容易讓人誤以為數(shù)據(jù)差異小于實際情況。

**（d）錯誤的圖表（Wrong）****：存在數(shù)學方面的問題，在客觀上是錯誤的，無法正確體現(xiàn)真實數(shù)據(jù)。例如，沒有明確的Y軸刻度，使得數(shù)據(jù)的實際值無法確定。

審美是一種主觀的感受，對于同一個圖表，有些人認為是丑陋的，而有些人則認為可以接受，但無論如何，只有提升自己的審美能力，才能做出更加好看的圖表。

所有數(shù)據(jù)可視化圖表都是一些基本元素的排列組合，包括：位置、形狀、大小、顏色、線寬、線型等，其中有些元素可以同時表示連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)（位置、大小、顏色、線寬），而另一些元素只能表示離散數(shù)據(jù)（形狀、線型）。在不同的語境中，大小包含長度、角度和面積等。

例如，下面這個圖表，用位置和方塊表示每個月不同的地區(qū)，用顏色的亮度對應溫度的高低。

顏色是數(shù)據(jù)可視化中最強大的、也是最容易被濫用的視覺元素。

合理使用顏色，可以增強信息傳遞，而不當使用顏色，則可能導致混淆或誤導。

顏色主要有 3 種基本用途：區(qū)分數(shù)據(jù)組、表示數(shù)據(jù)值、突出重點。

（1）區(qū)分數(shù)據(jù)組

使用不同顏色來區(qū)分不同類別，確保顏色之間有足夠的對比度。

例如，下圖用顏色區(qū)分不同的地區(qū)。

（2）表示數(shù)據(jù)值

使用一種顏色的不同飽和度，或者使用不同顏色的漸變來表示數(shù)值的變化。

例如，下圖用顏色表示不同的百分比數(shù)值，藍色表示白人占多數(shù)。

（3）突出重點

為了避免分散受眾的注意力，可以把重點突出的類型設(shè)置為深色，而把其他類型設(shè)置為淺色或灰色。

例如，下圖用紅色強調(diào)徑賽運動員的身高和體脂率是相對比較低的。

數(shù)據(jù)可視化的類型有很多，包括：對比、分布、比例、關(guān)系、時間序列、地理空間和不確定性。

（1）展示對比的圖表有常見的柱形圖、條形圖、點圖、熱力圖等。

（2）展示分布的圖表有直方圖、密度圖、累計密度圖、Q-Q 圖、箱線圖、小提琴圖、帶狀圖、Sina 圖等。

（3）展示比例的圖表有餅圖、柱形圖、條形圖、堆積柱狀圖等。

（4）展示關(guān)系的圖表有散點圖、氣泡圖、配對散點圖、斜率圖等。

（5）展示時間序列的圖表有折線圖、面積圖、堆積面積圖、扇形預測圖等，下圖源自《Python 數(shù)據(jù)可視化之美》。

（6）展示地理空間的圖表有地圖、分級統(tǒng)計地圖、變形地圖、 變形熱力地圖等。

（7）展示不確定性的圖表有水平誤差圖、垂直誤差圖、二維誤差圖、漸變誤差圖等。

在實際工作中，面對紛繁復雜的問題和圖表類型，我們還是需要具體問題具體分析，選擇合適的圖表類型，并利用 AI 和高效的圖表制作工具，做出更具有洞察力的數(shù)據(jù)可視化圖表。

AI 不僅能夠快速生成漂亮的數(shù)據(jù)可視化圖表，還能通過人工智能算法，提供更有價值的數(shù)據(jù)洞察，比如識別數(shù)據(jù)中的異常模式、相關(guān)性和趨勢等。

在 AI 時代，我們可以借助 AI 工具，從繁瑣的細節(jié)處理工作中解放出來，專注于更深層次的思考和決策，但一些基礎(chǔ)理論和原則仍然是數(shù)據(jù)可視化的核心。

區(qū)別在于，AI 可以幫助我們更智能地應用這些原則，自動選擇最合適的可視化方式，并優(yōu)化視覺效果，從靜態(tài)的數(shù)據(jù)展示，轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)可交互的信息探索，讓數(shù)據(jù)故事變得更有說服力。

數(shù)據(jù)可視化的真正價值，不在于圖表有多美，而在于能否揭示真相、啟發(fā)思考、驅(qū)動行動。

在 AI 技術(shù)飛速發(fā)展的今天，我們不僅要有制作圖表的能力，更要有洞察數(shù)據(jù)的眼光。

掌握數(shù)據(jù)可視化的基本原則和底層邏輯，是我們在信息洪流中保持清醒、做出正確決策的關(guān)鍵。

AI 能幫我們快速制作圖表，但判斷圖表質(zhì)量的責任，依然落在我們自己身上。

具體如何用 AI 快速制作動態(tài)可交互的圖表，可以查看我的專欄：數(shù)據(jù)化分析案例庫。

愿你用數(shù)據(jù)可視化的方法，講好數(shù)據(jù)故事，讓分析成果被看見、被理解、被采納。