用 AI 赋能数据可视化, 让数据讲故事
- 2025-07-06 03:40:33
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在数据爆炸的时代,传统数据可视化方法难以应对海量复杂数据的挑战。AI 的出现为数据可视化带来了革命性的变革,让数据不再是冰冷的数字,而是能讲述生动故事的载体。本文将从数据分析师的视角,探索 AI 在数据可视化领域的应用,介绍如何利用 AI 赋能数据可视化,实现从数据清洗到图表生成的智能化转变,让你轻松制作出清晰、高效的可视化图表,挖掘数据背后的价值。
数据分析的目标是洞察和行动,而数据可视化,正是连接数据与洞察的桥梁,让数据不再是冰冷的数字,而是让数据讲故事。
当这个桥梁被 AI 赋予了智能,它的力量将是无穷的。
在数据爆炸的 AI 时代,我们每天都被海量的数据所包围。
如何从这些数据中快速提取有价值的信息,发现其中隐藏的规律,并将其清晰、有效地传递出来,成为了摆在每个人面前的挑战。
在面对复杂、多变、海量的数据时,传统的数据可视化方法往往显得力不从心。
但 AI 的出现,就像一道曙光,为数据可视化带来了革命性的变革。
想象一下,你不再需要花费大量时间进行繁琐的数据清洗和整理,AI 会帮你自动完成;你不再需要绞尽脑汁选择最合适的图表类型,AI 会根据数据特征智能推荐;你甚至可以直接用自然语言向数据提问,AI 会立即为你生成交互式图表,并给出智能洞察……这些场景正在变成现实。
下面,我以一个数据分析师的视角,探索 AI 在数据可视化领域的应用,希望能对你有所启发。
在众多的数据可视化工具中,Plotly 凭借其强大的 Web 交互性、丰富的图表类型以及对 Python 语言的良好支持,成为我制作图表的首选。
在 AI 的帮助下,我不用记住复杂的语法和参数,也能做出可交互的数据可视化图表,可以轻松地进行缩放、平移、选择区域、鼠标悬停显示详细数据、显示/隐藏数据系列等操作,从而能够更直观、更高效、更深入地探索数据,发现更多数据背后的价值。
从常见的柱状图、折线图、散点图,到专业的 K 线图、瀑布图、桑基图、箱线图、小提琴图、地理空间图等,Plotly 几乎涵盖了所有主流的图表类型,能够满足各种复杂的数据可视化需求。
而且,基于 Plotly 的 Dash 框架,可以构建强大的数据仪表盘,实现多维度的数据探索和可视化。
例如,我在「数据化分析案例库」中分享过一个案例:059 怎么用 Dash 和 AI 创建交互式数据仪表盘?实现通过下拉菜单选择指标,当鼠标悬停在散点图中的点上时,右边的折线图会相应变化,实现图表的联动更新。
当你想要制作一种图表时,可以先从 https://plotly.com/python 或 https://dash.plotly.com/interactive-graphing 中找到图表示例,然后把其中的 Python 代码发给 AI,让 AI 帮你修改代码,最终实现你想要的效果。
在制作图表之前,请先思考一下:你的数据想要表达什么?你的受众是谁?如何用最清晰、最有效的方式传递你的信息?
一个好的数据故事,往往比一张漂亮的图表更有力量。
图表只是讲故事的载体,数据洞察才是故事的灵魂。
对于同一张图片,不同的人可能会有不同解读。
例如,有些人从下面的图片中看到一个年轻女子,也有些人从中看到一个老妇人,还有些人能从中同时看到年轻女子和老妇人。
不同的人关注点不一样,看到的结果也会不一样。
对于数据可视化图表,如果不注意的话,也会出现这样的情况,让人得出不同的见解。
如何才能避免做出让人产生困惑的图表呢?
在制作图表的过程中,我们通常需要遵循 3 大原则:清晰原则、效率原则和情境原则。
(1)清晰原则
使用清晰的标题、标签、配色、字体和比例,选择合适的图表类型,避免不必要的复杂设计,确保受众按你的意图进行解读。
(2)效率原则
尽量让数据自己说话,只包含必要的元素和关键信息,去掉会分散注意力的垃圾效果,例如 3D 效果、粗边框、阴影等。
(3)情境原则
考虑受众对数据的背景知识,构建清晰的叙事结构,提供相关背景信息,解释数据背后的含义,避免产生误解。
面对几十甚至几百个图表类型,我们该如何做出选择呢?
Lisa Charlotte Muth 在 Datawrapper 博客发表了一篇文章:选择图表类型的友好指南。
根据不同的目标,主流图表类型可以分成 6 个大类:
(1)时间
(2)构成
(3)数字
(4)相关
(5)流向
《金融时报》把图表分成 9 个大类: