可视化数据图表怎么做？如何实现三维数据可视化？

一、三维数据可视化的要点

1. 明确数据可视化的目标

2. 筛选与整理数据

3. 选择合适的图表类型

4. 运用专业工具制作

5. 优化图表的展示效果

二、数据可视化图表怎么做？

1. 理解三维数据的特性

2. 数据处理与三维建模

3. 设置光照与材质效果

4. 添加交互功能提升体验

三、可视化的价值与展望

1. 可视化的重要价值

2. 未来发展趋势

总结

在财富管理场景中，中信证券借助三维可视化数据图表，将客户资产配置结构立体呈现，使客户经理向客户讲解投资方案的沟通效率提升近 70%。

零散的数据若无法以直观、立体的方式呈现，其蕴含的潜在价值便难以被挖掘。可视化数据图表与三维数据可视化作为连接数据与决策的桥梁，正在各行业发挥着不可替代的作用。

如果你不清楚可视化数据图表怎么做，接下来，我将从三维数据可视化的要点出发，详细讲讲可视化数据图表的制作方法。

一、三维数据可视化的要点

1. 明确数据可视化的目标

在着手制作可视化数据图表之前，我们必须清晰地明确制作的目标。不同的目标会导向不同的图表类型和数据呈现方式。如果我们的目标是展示数据随时间的变化趋势，那么折线图会是一个很好的选择。分析某公司过去一年每月的销售额变化，折线图能够清晰地呈现出销售额的起伏情况，让我们一眼就能看出销售的旺季和淡季。若目标是比较不同类别之间的数据大小，柱状图或条形图则更为合适。

2. 筛选与整理数据

数据是可视化的基础，选择合适且准确的数据至关重要。我们要确保数据的来源可靠，并且对数据进行仔细的筛选和整理。首先，去除数据中的噪声和错误信息，例如重复的数据记录、明显不合理的数值等。其次，根据制作目标对数据进行分类和汇总。比如，在分析某电商平台不同品类商品的销售情况时，我们可以按照商品的品类对销售数据进行分类，然后汇总每个品类的销售额、销售量等信息。

3. 选择合适的图表类型

不同的图表类型适用于不同的数据和展示目的。除了前面提到的折线图、柱状图、条形图和饼图外，还有散点图、气泡图、雷达图等。散点图主要用于展示两个变量之间的关系。气泡图在散点图的基础上增加了第三个变量，用气泡的大小来表示。在分析不同城市的经济发展情况时，可以用横坐标表示城市的 GDP 增长率，纵坐标表示人均收入，气泡的大小表示城市的人口规模。雷达图则适合用于比较多个变量在不同对象上的表现。

4. 运用专业工具制作

现在有许多专业的工具可以帮助我们制作可视化数据图表。

Excel：这是一款广泛使用的办公软件，它具有简单易用的图表制作功能。用户只需选择数据，然后在菜单中选择相应的图表类型，即可快速生成基本的图表。同时，Excel 还提供了一些基本的图表美化和数据标注功能，如调整图表的颜色、字体、坐标轴等，使图表更加美观和清晰。
FineBI：作为一款专业的数据可视化工具，具有强大的交互功能和丰富的可视化效果。用户可以通过简单的拖拽操作将数据转化为各种图表，并且可以进行实时的数据探索和分析。还支持与多种数据源进行连接，方便数据的获取和整合。企业可以将不同部门的业务数据、财务数据等整合到FineBI中，制作出综合性的可视化报表。FineBI模板

Python：对于有一定编程基础的用户，Python 是一个很好的选择。Python 有许多用于数据可视化的库，如 Matplotlib、Seaborn 等。这些库提供了丰富的图表类型和定制选项，可以实现高度个性化的可视化效果。例如，使用 Matplotlib 可以绘制出复杂的三维图表，通过编写代码可以精确控制图表的每一个细节。

5. 优化图表的展示效果

制作好图表后，还需要对其展示效果进行优化，以提高图表的可读性和吸引力。首先，确保图表的标题清晰明了，能够准确传达图表的核心内容。其次，合理设置坐标轴的刻度和标签，避免数据过于密集或稀疏。另外，使用适当的颜色和字体，使图表看起来更加美观和专业。FineBI 内置超过 50 种图表类型，涵盖了从基础的柱状图、折线图、饼图，到复杂的漏斗图、箱型图、桑基图、流向地图等，满足各类数据展示需求。这些图表不仅样式丰富，还具备出色的动态效果与强大的交互功能。通过下钻、上卷、旋转、切片、联动等 OLAP 多维分析操作，用户可以深入挖掘数据细节，从不同维度审视数据规律，发现隐藏在其中的业务洞察。

二、数据可视化图表怎么做？

1. 理解三维数据的特性

三维数据与二维数据相比，增加了一个维度的信息，能够更全面地展示数据的特征和关系。在地理信息系统中，三维数据可以表示地形的高度、建筑物的层数等。例如，通过三维数据可视化，我们可以直观地看到山脉的起伏、城市中高楼大厦的分布情况。在医学领域，三维数据可以用于展示人体器官的形态和结构。

2. 数据处理与三维建模

在进行三维数据可视化之前，需要对数据进行处理和建模。首先，将原始数据转换为适合三维可视化的格式。如果是地理数据，可能需要将其转换为 GIS 格式；如果是医学影像数据，可能需要进行三维重建。然后，根据数据的特点和可视化的目的，构建合适的三维模型。

3. 设置光照与材质效果

光照和材质是影响三维可视化效果的重要因素。合适的光照可以增强三维模型的立体感和真实感，而不同的材质可以表现出不同的物体特性。在展示金属物体时，可以使用具有反射效果的材质，使物体看起来更加逼真。在展示玻璃物体时，可以使用透明材质，体现出玻璃的透明质感。通过调整光照的强度、方向和颜色，以及材质的颜色、光泽度等参数，可以使三维可视化效果更加逼真和美观。

4. 添加交互功能提升体验

为了提高用户的体验和数据探索能力，添加交互功能是必不可少的。用户可以通过交互操作来改变视角、缩放模型、查看详细数据等。在三维地图中，用户可以通过鼠标拖动来旋转地图，通过鼠标滚轮来缩放地图，还可以点击地图上的标记点查看详细的地理信息。

三、可视化的价值与展望

1. 可视化的重要价值

可视化数据图表和三维数据可视化在各个领域都具有重要的价值。在商业领域，可视化可以帮助企业更好地了解市场趋势、客户需求和自身的经营状况。通过可视化分析销售数据，企业可以发现销售的热点产品和区域，从而调整营销策略，提高销售业绩。在科研领域，可视化能够帮助科学家更直观地展示研究成果，促进学术交流和合作。例如，在天文学中，通过三维数据可视化可以展示星系的结构和演化过程，让科研人员更好地理解宇宙的奥秘。在政府决策中，可视化可以为政策制定提供有力的支持。

2. 未来发展趋势

随着技术的不断进步，可视化数据图表和三维数据可视化将迎来更广阔的发展前景。与人工智能的融合将是一个重要的趋势。人工智能可以帮助我们自动分析数据，选择最合适的可视化方式，并进行实时的数据更新和预测。例如，通过机器学习算法分析大量的数据，自动生成最能展示数据特征的可视化图表。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的应用也将为可视化带来全新的体验。用户可以通过 VR 设备身临其境地感受三维数据可视化的场景，或者通过 AR 设备将虚拟的可视化数据与现实场景相结合，实现更加直观和交互性强的可视化效果。