数据可视化分析
专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。
你阅读完本文，能够：
1 知道什么是数据可视化分析
2 明白为什么需要数据可视化分析
3 了解常用的数据可视化分析工具
我的理解：
数据可视化分析是以问题或者任务为导向，以数据为原料，以可视化为工具，以分析为手段，以洞见为目的，以决策为归宿。简而言之，数据可视化分析就是针对问题所需的数据，通过可视化的方式，进行分析，以发现洞见和做出决策的系统化过程。
我们为什么需要数据可视化分析，我能够想到这些关键点：
第一，它可以帮助我们认识数据和理解数据，从视觉化的角度最大程度地认知您的数据，您对数据的认知程度，将会决定您对数据的价值利用度。
第二，它可以简洁而有趣地揭示出数据所蕴含的一些特性，关系和模式，比方说变量之间的关系，是否存有异常现象，变化趋势如何，又是否符合预期等。
第三，它可以有效地表示和传递从数据中发现或是学习的结果，方便与利益相关人员进行沟通和交流，从而最大程度地发挥数据的效用和价值。
第四，它可以让数据工作者讲好数据故事，最大作用地发挥出用数据说话，用数据决策的效果。
总之，数据可视化分析对于数据的研究和应用非常有帮助，对于数据工作者认识和利用数据十分有必要。
“工欲善其事，必先利其器。”——《论语 卫灵公》
我们想要灵活使用数据可视化分析，掌握一些常用的数据可视化分析工具是基本的要求。
1Excel软件，对于小量的结构化或者表格化数据，利用Excel软件就可以非常方便生成各种可视化图表，根据图表的结果，结合具体的问题和实际的业务，就做分析的工作，并提炼出一系列有用的结论或者建议。
2 R语言，它擅长做数据可视化分析，有许多好用的包（ggplot2, plotly, leaflet, dygraphs等）可以把数据设计和生成高质量的静态化或者动态化的图表，同样，基于图表所揭示的信息，可以做总结和出对策。
3 Python语言，它是从计算机编程的角度设计和开发的一门开源编程语言，对于可视化分析也有许多优秀地库（matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh等）可以高效地实现。同样，基于Python+可视化库生成图表后，我们需要做分析和洞见发觉与应用。
关于数据可视化分析，您有什么想法请留言。
参考资料：
1 查阅网址
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https://www.datacareer.de/blog/top-r-data-visualization-libraries-for-data-science/
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https://mode.com/blog/python-data-visualization-libraries
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