ppt如何制作可视化图表 python可视化图表如何发布？
python可视化图表如何发布？
有两种方法。
第一，将图表下载出来，然后当做图片来发布，可以贴在ppt或者excel等等工具中。
第二，可以将写好的代码打包嵌入到你想发布的地方，但是前提需要你去布置python的运行环境，然后，将工具统一展现，做定时任务去更新数据就可以。
做数据可视化，需要用到哪些知识与技术？
作为一名十年经验的咨询顾问，做过的项目里面多多少少涉及一些数据可视化的需求和知识；而且毕业于国内排名前10的某大学数学系，算是有一些还不错的基础。整理一下回答您的问题，供您参考。另外我的头条号“数据图每日看”会定时发布一些数据可视化的案例和知识，欢迎关注。
这里我会从：1.什么是数据可视化、2.为什么要做数据可视化、3.怎么做数据可视化、4.高端进阶路线、5.可视化技术与工具，一共五个方面来尝试建立一共知识框架，针对性回答您的问题。
一、什么是数据可视化我不喜欢复制粘贴定义，我的简单表达就是：把（表格的行和列 繁琐的数字）---变成---gt （直观的 形象的 一目了然的 容易理解的 好看的）平面图或者立体图，甚至是立体3D模型。
来张截图镇下场。和有些人追求无限创新无限炫酷不同，我认为，可读性gt美观性gt创新性。
还有个分类，我觉得也是合适的：数据可视化其实是个宽泛的定义，还可以分为“信息图/数据图”-“Infographic”和“可视化”-“Data Visualization”两个方向，前者用于网站、期刊杂志等媒体，有社会传播需求；后者用于商业/数据分析，用于进行商业分析和决策支持。
二、为什么要做数据可视化数据可视化的直接目的：精准而快速、简单又全面地传递信息和知识。
数据可视化的最终目的：数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。为什么呢？因为可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
三、怎么做数据可视化基本上，先不谈高阶的操作，只谈基本的流水操作。
首先说信息图这类，这类偏设计，较为轻数据分析。可以说是设计/平面设计的延申子分类，和数据可视化的交叉子分类。怎么做呢：
1.搞清楚要做的可视化的材料和数据的结构（至少是逻辑结构，并列/因果……，以时间轴来看的（比如XX发展史和分析），以地区来看的（比如XX病各地发病率），以流程关系来看的（比如XX转化率分析）。
2.选择风格，包括但不限于调色板、字体、图标、标题等等，要从1）谁看，2）什么场合看，什么媒体传播，3）用什么设备看，手机和电脑不同，这三个方面来选择风格。
-----------这些东西展开都能写专题文章了，请关注我，我会在7月份一点点地写出来。
3.重新整理材料，用设计者的思维。4.选择合适的图表类型，参照下图。对比图？关系图？分类分组图？组合类型？妥妥的，如果对下图有疑问，欢迎评论或私信我沟通交流（我会抽空做个中文版，发布到我的头条号“数据图每日看”，欢迎关注）。
5.画纸上草图。理清楚逻辑。
6.打开软件开始画图了。一般都是Adobe全家桶、PowerPoint、Keynote、或者一些简单的前端套件。
对于真数据可视化这个比较复杂。因为更偏数据分析，商业分析和决策支持，所以做更灵活。但是也脱离不开以下内容：收集清洗数据、分析维度、搞清楚目的（现状分析、原因/因果分析、预测模型）、然后建模、模型测试、洞察结论然后优化模型验证、然后选择合适的逻辑结构选择合适的图表、构建可视化图表。甚至还有一些动态的BI模型，需要不断的输入输出。这里涉及到Excel、BI工具软件、Python等等。四、进阶数据可视化有一位专家和我提过，数据可视化是整个数据分析业务的最后一个环节。在数据可视化之前，我们需要对原始数据进行清洗处理，SQL是必备工具，数据处理之后才是分析和可视化。于是来了进阶方向：商业智能BI与动态交互图表。
所以，学好SQL，学商业智能BI工具和学习怎么做动态交互图表。
五、数据可视化工具推荐这个东西入门不用数学专家，但是要成为专家，需要有数学思维。
工具不断地有新的东西要学。
、D3.js、Three.js；和开发语言R、Python；
2.数据报表类：Excel和SQL，日常的报表制作，更加易学实用；
3.可视化BI类：比如Tableau（刚刚被Salesforce收购了），更直接地针对业务分析。
另外我的头条号“数据图每日看”会定时发布一些数据可视化的案例和知识，以及我认为不错的材料推荐，欢迎关注。
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