可視化數據圖表怎么做？如何實現三維數據可視化？

一、三維數據可視化的要點

1. 明確數據可視化的目標

2. 篩選與整理數據

3. 選擇合適的圖表類型

4. 運用專業工具制作

5. 優化圖表的展示效果

二、數據可視化圖表怎么做？

1. 理解三維數據的特性

2. 數據處理與三維建模

3. 設置光照與材質效果

4. 添加交互功能提升體驗

三、可視化的價值與展望

1. 可視化的重要價值

2. 未來發展趨勢

總結

在財富管理場景中，中信證券借助三維可視化數據圖表，將客戶資產配置結構立體呈現，使客戶經理向客戶講解投資方案的溝通效率提升近 70%。

零散的數據若無法以直觀、立體的方式呈現，其蘊含的潛在價值便難以被挖掘。可視化數據圖表與三維數據可視化作為連接數據與決策的橋梁，正在各行業發揮著不可替代的作用。

如果你不清楚可視化數據圖表怎么做，接下來，我將從三維數據可視化的要點出發，詳細講講可視化數據圖表的制作方法。

一、三維數據可視化的要點

1. 明確數據可視化的目標

在著手制作可視化數據圖表之前，我們必須清晰地明確制作的目標。不同的目標會導向不同的圖表類型和數據呈現方式。如果我們的目標是展示數據隨時間的變化趨勢，那么折線圖會是一個很好的選擇。分析某公司過去一年每月的銷售額變化，折線圖能夠清晰地呈現出銷售額的起伏情況，讓我們一眼就能看出銷售的旺季和淡季。若目標是比較不同類別之間的數據大小，柱狀圖或條形圖則更為合適。

2. 篩選與整理數據

數據是可視化的基礎，選擇合適且準確的數據至關重要。我們要確保數據的來源可靠，并且對數據進行仔細的篩選和整理。首先，去除數據中的噪聲和錯誤信息，例如重復的數據記錄、明顯不合理的數值等。其次，根據制作目標對數據進行分類和匯總。比如，在分析某電商平臺不同品類商品的銷售情況時，我們可以按照商品的品類對銷售數據進行分類，然后匯總每個品類的銷售額、銷售量等信息。

3. 選擇合適的圖表類型

不同的圖表類型適用于不同的數據和展示目的。除了前面提到的折線圖、柱狀圖、條形圖和餅圖外，還有散點圖、氣泡圖、雷達圖等。散點圖主要用于展示兩個變量之間的關系。氣泡圖在散點圖的基礎上增加了第三個變量，用氣泡的大小來表示。在分析不同城市的經濟發展情況時，可以用橫坐標表示城市的 GDP 增長率，縱坐標表示人均收入，氣泡的大小表示城市的人口規模。雷達圖則適合用于比較多個變量在不同對象上的表現。

4. 運用專業工具制作

現在有許多專業的工具可以幫助我們制作可視化數據圖表。

Excel：這是一款廣泛使用的辦公軟件，它具有簡單易用的圖表制作功能。用戶只需選擇數據，然后在菜單中選擇相應的圖表類型，即可快速生成基本的圖表。同時，Excel 還提供了一些基本的圖表美化和數據標注功能，如調整圖表的顏色、字體、坐標軸等，使圖表更加美觀和清晰。
FineBI：作為一款專業的數據可視化工具，具有強大的交互功能和豐富的可視化效果。用戶可以通過簡單的拖拽操作將數據轉化為各種圖表，并且可以進行實時的數據探索和分析。還支持與多種數據源進行連接，方便數據的獲取和整合。企業可以將不同部門的業務數據、財務數據等整合到FineBI中，制作出綜合性的可視化報表。FineBI模板

Python：對于有一定編程基礎的用戶，Python 是一個很好的選擇。Python 有許多用于數據可視化的庫，如 Matplotlib、Seaborn 等。這些庫提供了豐富的圖表類型和定制選項，可以實現高度個性化的可視化效果。例如，使用 Matplotlib 可以繪制出復雜的三維圖表，通過編寫代碼可以精確控制圖表的每一個細節。

5. 優化圖表的展示效果

制作好圖表后，還需要對其展示效果進行優化，以提高圖表的可讀性和吸引力。首先，確保圖表的標題清晰明了，能夠準確傳達圖表的核心內容。其次，合理設置坐標軸的刻度和標簽，避免數據過于密集或稀疏。另外，使用適當的顏色和字體，使圖表看起來更加美觀和專業。FineBI 內置超過 50 種圖表類型，涵蓋了從基礎的柱狀圖、折線圖、餅圖，到復雜的漏斗圖、箱型圖、桑基圖、流向地圖等，滿足各類數據展示需求。這些圖表不僅樣式豐富，還具備出色的動態效果與強大的交互功能。通過下鉆、上卷、旋轉、切片、聯動等 OLAP 多維分析操作，用戶可以深入挖掘數據細節，從不同維度審視數據規律，發現隱藏在其中的業務洞察。

二、數據可視化圖表怎么做？

1. 理解三維數據的特性

三維數據與二維數據相比，增加了一個維度的信息，能夠更全面地展示數據的特征和關系。在地理信息系統中，三維數據可以表示地形的高度、建筑物的層數等。例如，通過三維數據可視化，我們可以直觀地看到山脈的起伏、城市中高樓大廈的分布情況。在醫學領域，三維數據可以用于展示人體器官的形態和結構。

2. 數據處理與三維建模

在進行三維數據可視化之前，需要對數據進行處理和建模。首先，將原始數據轉換為適合三維可視化的格式。如果是地理數據，可能需要將其轉換為 GIS 格式；如果是醫學影像數據，可能需要進行三維重建。然后，根據數據的特點和可視化的目的，構建合適的三維模型。

3. 設置光照與材質效果

光照和材質是影響三維可視化效果的重要因素。合適的光照可以增強三維模型的立體感和真實感，而不同的材質可以表現出不同的物體特性。在展示金屬物體時，可以使用具有反射效果的材質，使物體看起來更加逼真。在展示玻璃物體時，可以使用透明材質，體現出玻璃的透明質感。通過調整光照的強度、方向和顏色，以及材質的顏色、光澤度等參數，可以使三維可視化效果更加逼真和美觀。

4. 添加交互功能提升體驗

為了提高用戶的體驗和數據探索能力，添加交互功能是必不可少的。用戶可以通過交互操作來改變視角、縮放模型、查看詳細數據等。在三維地圖中，用戶可以通過鼠標拖動來旋轉地圖，通過鼠標滾輪來縮放地圖，還可以點擊地圖上的標記點查看詳細的地理信息。

三、可視化的價值與展望

1. 可視化的重要價值

可視化數據圖表和三維數據可視化在各個領域都具有重要的價值。在商業領域，可視化可以幫助企業更好地了解市場趨勢、客戶需求和自身的經營狀況。通過可視化分析銷售數據，企業可以發現銷售的熱點產品和區域，從而調整營銷策略，提高銷售業績。在科研領域，可視化能夠幫助科學家更直觀地展示研究成果，促進學術交流和合作。例如，在天文學中，通過三維數據可視化可以展示星系的結構和演化過程，讓科研人員更好地理解宇宙的奧秘。在政府決策中，可視化可以為政策制定提供有力的支持。

2. 未來發展趨勢

隨著技術的不斷進步，可視化數據圖表和三維數據可視化將迎來更廣闊的發展前景。與人工智能的融合將是一個重要的趨勢。人工智能可以幫助我們自動分析數據，選擇最合適的可視化方式，并進行實時的數據更新和預測。例如，通過機器學習算法分析大量的數據，自動生成最能展示數據特征的可視化圖表。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的應用也將為可視化帶來全新的體驗。用戶可以通過 VR 設備身臨其境地感受三維數據可視化的場景，或者通過 AR 設備將虛擬的可視化數據與現實場景相結合，實現更加直觀和交互性強的可視化效果。