数据可视化的七项基本任务包括整理、比较、排序、关联、分布、图表解读、以及共现。其中，整理是基础性的工作，涉及将数据集中和整合信息，创建一个清晰、有结构的数据集，便于进一步操作和分析。它要求对数据进行清洗和预处理工作，确保数据的准确性和完整性。有效的数据整理是进行高效数据分析的前提，它能够帮助识别数据的潜在问题，为后续的各种数据操作打下扎实基础。
一、整理
数据整理是数据可视化流程的第一步。在这个阶段，目标是为后续的可视化任务打下扎实的基础。数据整理涵盖数据清洗、填补缺失值、去除异常值、标准化数据格式和单位等工作。此外，整合数据来源也是整理任务的一部分；可能涉及多个数据源的集成，需要确保不同来源的数据能够协同工作，并且统一标准。当数据被适当整理后，其质量和可用性将直接影响到之后任务的有效性。
二、比较
比较任务涉及将数据集中的各个元素或项目的大小、长度、量级等属性放在一起评估。这通常是为了识别趋势、异常或差异。在数据可视化中，比较可以通过条形图、线图、面积图等形式直观地展现。无论是在时间序列分析中比较随时间变化的数据点，还是在分类数据的比较中识别组间差异，比较都是一项至关重要的任务，有助于揭示数据背后的故事。
三、排序
排序是指将数据按照一定的顺序组织起来，以便更快地定位和理解数据项的相对重要性。排序可以基于数值、时间、字母或者其他任何有意义的标准。它常见于排行榜、优先级列表、时间线等情形。在可视化中，排序常与比较结合使用，比如使用堆叠条形图或Line charts显示不同项目或时间点的数据排名变化。
四、关联
关联任务旨在找到和展示数据集中不同变量之间的联系。这种联系可能是正向的、负向的或不存在显著关系。散点图、气泡图、热力图等可视化方式能够帮助用户识别关联模式或者趋势。例如，在营销数据中找到广告支出和销售额之间的关联，或者在医学研究中分析不同药物之间的相互作用。关联分析对于建立数据模型、预测分析或者寻找潜在的因果关系都有着重要意义。
五、分布
分布任务旨在呈现数据中的数值是如何在某个范围内分散的，它有助于确定数据中的集中趋势、离散程度和异常值。直方图、箱形图、小提琴图等工具经常被用于展示数据分布情况。分布的可视化能够揭示诸如中位数、均值、模式等统计信息，也可以帮助分析者判断数据是否服从某个特定的分布模式，例如正态分布或偏态分布。
六、图表解读
图表解读指的是能够通过图形或图表正确理解和解释信息的能力。在数据可视化中，读者需要能快速从各类图形如直方图、折线图、饼图等中提取信息，并对数据进行合理解读。图表设计者需确保图表不仅美观，更要清晰易懂，以减少误解和错误解释的可能性。一个好的数据可视化应该能够直观反映数据的真实情况，而不需太多文字解释。
七、共现
共现任务是指发现数据集中多个项目或事件一起出现的情况，这在文本分析、关联规则挖掘等领域特别常见。共现分析可以揭示不同项之间的关系强度，有助于识别相关性强的项群。在可视化中，网络图、矩阵图等可以直观显示共现关系，使观察者能够快速捕捉到数据中的模式和结构。
综上所述，数据可视化的这七项基本任务为处理和分析大量数据提供了高效的工具和方法。每一项任务都专注于不同的分析角度，而数据可视化的艺术和技术正是将这些复杂的任务以简单直观的方式呈现给用户，帮助其从数据中得出有价值的见解。
相关问答FAQs：
1. 数据收集和整理：数据可视化的第一个任务是收集和整理数据。这包括从不同来源和格式中收集数据，并将其整理成可供分析和可视化的结构化格式。
2. 数据清洗和预处理：在进行数据可视化之前，数据通常需要进行清洗和预处理。这可以包括去除重复值、处理缺失数据、处理异常值等，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据探索和分析：在进行数据可视化之前，需要对数据进行初步的探索和分析。这可以包括计算统计指标、绘制基本图表、分析数据的分布和相关性等，以获得对数据的整体了解。
4. 选择合适的可视化技术和工具：根据数据的类型和目标，选择合适的可视化技术和工具是非常重要的。这可以包括使用柱状图、折线图、散点图、热力图等不同的图表类型，以及使用工具如Tableau、Power BI、Python等进行可视化。
5. 设计视觉化表达方式：在进行数据可视化时，需要考虑如何有效地传达信息。这包括选择合适的颜色、字体、图表样式等，以及确保可视化具有清晰的标题、标签和图例。
6. 制作和展示可视化作品：根据设计的视觉化表达方式，制作完成后的可视化作品。这可以包括使用软件工具将数据转化为图表、图形和动画，并将其展示给目标观众。
7. 解读和分享可视化结果：最后，需要解读和分享可视化结果。这可以包括对图表和图形进行解读、探索数据中的趋势和模式，以及向观众或利益相关者解释可视化的含义和启示。
