B站上的数据可视化视频是怎么做的，用到了什么技术和工具？

发布时间：2022-10-09      游览量：986

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数据可视化是大数据技术得以展现价值的“最后一公里”，向用户呈现数据处理和分析的结果性数据，通过表和图的方式传递数据价值，并且支撑用户对结果性数据的灵活运用。

可视化的数据呈现，首先体现在基于数据内容的可视化元素上，包括表格、图形和地图。表格作为最传统的可视化呈现元素，伴随了整个信息时代的发展，其技术最为成熟和稳定，按大类主要分为垂直表和交叉表。

图形和地图是近年来的热点技术，尤其大数据兴起后，以图形和地图为核心的数据可视化得到长足的发展。从数据可视化的应用角度，图形和地图可以梳理出如下四大类应用场景：比较、序列、构成、描述。其中“比较”场景细分为进度vs目标、项目vs项目、地域vs地域。

这些表格、图形和地图的元素，在数据可视化的具体应用中，可以单一使用（参考上图进行选择），也可以综合使用，这就是数据可视化的呈现方式，或者说可视化元素如何满足不同最终用户的需求。

以表格为主体的呈现

提到表格就不得不说到电子表格的经典软件——Office Excel。这款风靡全球几十年的桌面级数据分析工具，将数据表格的呈现做到了极致。为了将其与大数据平台进行结合，出现了不同的实现方式。首先是Excel自身可以读取某些数据源，其次是通过Power Query从大数据平台读取数据，以及模仿Excel开发的WEB表格控件和利用插件借助Excel表格能力的软件（Smartbi）。

过去的十年，数据可视化技术从技术触发期进入了期望膨胀期，数据可视化不仅让更多用户了解了大数据，更让这些用户感受到数据可视化的价值——发现所拥有数据的内在价值，从而更加投入到数据的积累和利用。从前文可知，数据可视化技术不仅需要表格、图形、地图等可视化元素的创新和持续开发，而且还需要在交互层面更加便捷，其中很多环节还会在AI技术催生下跃进发展。例如会话式增强分析、大数据量图形、智能报表&报告等等。

数据可视化的本质在于“传递价值”，也就意味着它是大数据分析系统的人机交互界面，因此除了传统信息技术还需要计算机交互、计算机视觉等专业技术的构成。正因为多种因素的构成，数据可视化的实现方式也可谓“百家争鸣”，实现效果也各有优略。但无论技术因素如何组合，数据可视化都应以效率和效果为导向，切忌为了炫酷而可视化。突出重点信息、降低视觉干扰、增加上下文联系、拆解复杂图形，才是数据可视化必须坚持的原则。

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