[概論] 本篇介紹視覺化的定義，以及相關呈現工具介紹，並列舉兩個圖例讓大家了解視覺化呈現的方式。
前言
我們在處理數據分析時，往往需要讓其他人"看懂"我們分析的成果，因此視覺化也可以說是資料科學領域重要的一環呢。那麼，甚麼叫資料視覺化呢? 先來看看資料視覺化的定義吧。
資料視覺化（Data Visualization），指的是利用圖形化工具，將資料轉變成易於理解的資訊。
簡單來說，就是用工具將資料呈現成圖表，讓觀看者明白、易懂，這部分是最重要的。
注意囉，視覺化又可以稱為可視化，所以在徵才資訊看到可視化工程師，就是在找能夠完美呈現圖表的工程師啦。
了解視覺化意思後，我們來介紹有哪些可以繪製圖表的工具吧。
工具介紹
那麼，圖形化工具有哪些呢? 大家最常用的excel就可以畫圖表囉! 當然我們常用於分析的R以及python都可以繪製圖表，不過缺點就是開發上會比較花時間，因為畫一張圖表，就要花時間寫一連串程式碼，但優點是會比較有彈性，想要畫甚麼表，基本上都可以用程式碼解決。
近年來還有很紅的視覺化商業分析軟體Tableau，不過這是付費軟體，如果你是學生或是教師，上課有需要，可以在他們官網頁面申請免費的一年使用，要是一年過後還具有學生或教師身分，還可以申請延展 (要好好珍惜學生身分阿)。
如果你有前端設計的概念，可以使用D3.js絢麗的開源軟體喔! 另外，如果是3D的視覺化呈現，可以使用three.js。
以上討論到的圖形化工具，如果有興趣進一步了解，下方 「延伸學習 」裡，有提供相關連結悠。
當然，市面上還有很多種圖形化工具，這邊只舉了幾個工具而已，等著你一一探索。
視覺化呈現方式
如何利用圖形化工具，將資料轉變成易於理解的資訊，可是大大的學問呢。通常會利用長條圖、圓餅圖、盒鬚圖等等呈現我們的的數據，畢竟一般人對於圖型理解和吸收都是比較容易的，相較於枯燥乏味的阿拉伯數字。
如果你對視覺化設計方面很有興趣，小編哞哞獅(Momus)提供另外一位部落客寫的優質圖表設計:
[學習連結] http://pcse.pw/75KN2
至於本篇，下方提供氣泡圖和地理圖形這兩個範例，讓大家看看視覺化的呈現方式，大家要包持愉快的心情，繼續朝下一篇統計學前進^^!
視覺化範例 01 - Bubble Polt
[原始程式碼] http://pcse.pw/7V2HW
這個例子是用python畫得一個氣泡圖。
而氣泡圖其實是一種變化的散佈圖，觀察一下上方圖例，看圖者可以知道，變數1和變數2之間的關係，而氣泡大小則是加入其他維度的資料，因此氣泡圖可視為超越二維空間概念的視覺化呈現。
有時候在製作數據報告的時候，如果不能做動態的3D呈現，這個氣泡圖可能會是一種比較好的選擇悠。
視覺化範例 02 - Geographical Plot
[原始檔案] http://pcse.pw/7S8GE
資料來源: 2016各國GDP
第二個範例是利用2016年的開放資料，用Tableau繪製各國GDP的地理呈現。
大家可以觀察到，很多國家的GDP都比美國的GDP大(泡泡比較大)，這樣的呈現會比單純用數字來表達來得淺而易懂，是不是呢?
其他圖表
看完上方兩個圖例，如果還想看看其他視覺化呈現，下方連結提供各式各樣的圖型一次看到飽，裏頭是加拿大多倫多國中小 STEAM 教育專案資料分析。
資料連結: https://www.littlemissdata.com/blog/steam-data-art1
延伸學習
7 Visualizations You Should Learn in R: http://pcse.pw/7REYG
Python Matplotlib: https://matplotlib.org/gallery.html
Tableau official website: https://www.tableau.com/
Tableau for Students: https://www.tableau.com/academic/students
D3.js official website: https://d3js.org/
網頁視覺化利器-D3.js: http://pcse.pw/7RPE3
three.js: https://threejs.org/
The Qlik data analytics platform: https://prod.qlik.com/us
結尾
認識資料視覺化後，我們下一章，將會介紹機率。
最後，如果喜歡這篇文章，請按下方的拍手鍵，來點掌聲和鼓勵，讓我感受一下你們的溫暖和支持。Thank you! ^^
