数据可视化涉及多种技能和工具的应用，至关重要的有五项：1、数据理解和清洗、2、可视化设计原则、3、数据分析技能、4、熟悉可视化工具、5、故事叙述能力。对数据理解和清洗这个方面进行深入论述，它包括了对数据集的熟悉，能够识别并处理数据中的缺失值、异常值和重复数据。清洗是在数据可视化之前，为了保证结果的准确性和可靠性做的关键前期准备工作。

　　数据可视化的基础在于对所用数据的深刻理解。这不单单是能够阅读数据的意思，而是要解析数据中的模式、趋势和潜在问题。数据清洗步骤中，必须排查并修正错误数据、移除无关或重复的记录、处理缺失值。只有经过彻底清洗的数据，才能确保最终可视化的准确性和可信度。

　　数据清洗通常包括以下步骤：

　　– 识别异常值：利用统计学方法找出不符合标准分布的数据点。

　　– 填补缺失值：根据上下文推断缺失数据，或应用算法如平均数填充、前后项插值等。

　　– 标准化数据格式：确保日期、时间和货币等数据遵循统一格式，方便分析。

　　– 消除重复记录：查找并删除重复出现的数据行，避免分析时的重复计数问题。

　　设计良好的图表应该传达出清晰、准确的信息。了解颜色理论、布局和排版、图形美学和视觉层次性为提高信息的传递效率而服务。设计原则也包括了选择正确的图表类型，对于不同的数据和目的，柱状图、线图、饼图或散点图等各有优势。另外，考虑到用户的视觉认知，要保持设计的简洁性和图表的易读性，避免过度装饰或复杂性导致的混淆。

　　除了视觉化展示数据外，数据可视化实际上还涵盖了整个数据分析过程。这包括应用统计学方法，如回归分析、假设检验、聚类分析等，来解释数据背后的故事。数据分析能力使人能够抽取数据中的关键信息，并将这些信息以一种易于理解的方式展现出来。

　　市场上有许多数据可视化工具，如Tableau、Power BI、Qlik、Excel等。了解这些工具的功能和适用场景，能够让工作更有效率。高级用户还可能需要编程能力，尤其是在Python（利用matplotlib、seaborn、bokeh等库）和R（利用ggplot2、shiny等库）中进行定制化的数据可视化。

　　数据可视化的最终目的是为了传达一个观点或故事。通过图表讲故事需要善于结合数据点营造叙述的脉络，指明数据趋势，解释异常，并最重要的是通过数据讲述一个吸引人的故事。这包括能够选择适当的视觉元素，以及编织引人入胜的叙述文本。

　　在这五个关键组成部分下的每一个都能展开为更复杂的子话题，但它们共同构成了数据可视化的核心。掌握这些技能能帮助人们在这个信息量爆炸的时代中，有效地交流和解释数据。

　　数据可视化需要会哪些东西？

　　数据可视化需要具备以下几个方面的内容：

　　1. 数据分析技能：数据可视化的前提是对数据进行深入分析，了解数据的特点和规律。需要懂得数据清洗、数据预处理、统计分析、机器学习等相关技能。

　　2. 可视化工具和软件：熟练掌握数据可视化工具和软件（如Tableau、Power BI、D3.js等），能够使用这些工具将数据转化为直观的图表、图形或动态展示。

　　3. 设计和美学理念：理解数据可视化设计的原则，包括选择合适的图表类型、颜色搭配、排版布局等。同时也需要关注用户体验，让数据可视化作品更易于理解和使用。

　　4. 交互式可视化技能：熟悉交互式可视化的设计和开发，能够通过交互式手段提升数据可视化的表现力和学习性。

　　5. 敏锐的洞察力：擅于发现数据背后的有趣故事和规律，能够通过数据可视化将这些发现展示出来，帮助他人更好地理解数据。