所谓数据可视化是指把数据以图形动画及地图等形式呈现出来，这样既直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。
咱们聊聊可视化技术中的一些常见误区。
所谓数据可视化是指把数据以图形动画及地图等形式呈现出来，这样既直观又美观，易于理解从而看出数据背后的问题。
要做好数据可视化，需要两方面的能力。一方面是“艺术”能力，即知道什么样的数据用什么形式去表现最合适，该用柱形图时不能用饼图，颜色搭配也要合理，等等；另一方面是“技术”能力，设计好的呈现方案还要能真地做出来，并且要把成本控制在可接受范围内。这里我们不深入讨论“艺术”问题，来看看考察和选择可视化技术中的一些常见误区。
误区：考察 表，挑可视化技术最好的/span>
表原则上也是一种可视化手段，大多数 表工具在很久以前都提供了统计图的功能，可算是可视化的初级阶段。用户自然会想到选购 表工具解决可视化需求，继而也会自然地认真考察备选产品的呈现效果，挑一个可视化技术最好的出来/span>
这个想法对于大多数产品都是正确的，但在考察 表工具的可视化技术时却不是这样。
确实，可视化技术的门槛不低，要做出炫丽的图形动画并不容易，地图呈现还需要事先准备大量数据。按说这种高门槛技术，各厂家产品一定会有明显的差异。但是，可视化领域有一批无私奉献的团队在免费提供开源图形包（含动画、地图等，当然也可能未必无私，只是咱不懂人家的赚钱模式，反正都不要钱、做得好、种类多），大家只要简单集成这些开源包就能拥有很好的可视化能力了。
结果，产品的技术差异并不在 表工具上，而在这些开源包上。 表工具显然不会把自己憋死，一般都能集成所有常见的开源包。结果就是，集成了开源包的 表工具在可视化技术上没有差别！实在要比较 表工具在这方面的差别，也是比较数据规整和传递手段等集成方案，与可视化技术本身没多大关系。如果只是图形需求，那直接使用开源包即可。不过可视化呈现常常需要图表混合，而开源包的 表能力一般很弱甚至没有，并且要借助 表的格式和计算能力对原始数据做对齐整理，所以大部分情况下还是配合 表工具更好些，这时要对比的还是 表工具本身的能力。
表工具向可视化发展并不能树起新的技术门槛，门槛都在开源包那里。为了可视化能力而去购买某种 表工具也是花冤枉钱。还有些可视化产品使用自己的技术而不是开源包，但丰富程度与开源包没法比，功能还要更弱，再考虑到价格，更是不值。
误区：开源包太麻烦了，封装简化后就好了/span>
开源包内容丰富、功能强大，但也概念复杂、参数众多，这意味着学习成本较高。一个普遍的想法是开源包用起来太麻烦了，有谁在外面封装一层简化一下就好了/span>
对效果要求不高的情况是没有问题的，大部分集成了开源包的可视化产品（包括 表工具）也都会做简化封装以降低初次上手人员的学习门槛。但是，对于希望获得优秀效果的用户，那恐怕要失望了。
误区：大数据可视化/strong>
大数据也是个热门词，把两个热门词结合起来的大数据可视化是个什么鬼/span>
数据可视化，不管是服务还是产品，也不管门槛高或不高，都是实实在在的业务。但加了个”大”字后，就有很大可能性变成忽悠了。
不过，在业务上，大数据可视化是有意义的。从大量数据中如何选择或汇总出哪些最该呈现的内容来展示、怎样体现数据的多样化，这些都是学问。只是，这都是前述的“艺术”能力，与“技术”能力无关。
听到厂商喊大数据可视化时，要区分出其卖点在于“艺术”还是“技术”。一般行业软件开发商属于前者，他们优势在于对行业的深刻理解，这是相对实在的；但大多数喊得凶的反而是后者，这些公司没什么行业经验，这么做只是为了博眼球。其实道理也简单：如果某个技术厂商能把大数据准备工作做好（即把”大”变”小”的过程），这本身就是一个难得的好产品了，根本用不着绑着可视化一起说话；而如果大数据技术不过关，不敢单独出来练，就会常常捆上可视化概念来引人注意了。天天喊大数据可视化技术的，可以直接鉴定成大忽悠。
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