传统认知中，数据可视化就是用图像代替文字、更直观地展示数据的一种方法。
这样的理解并没有错，但也只是停留在数据表达方式这一层面，数据可视化更重要的是如何揭示数据的潜在规律和价值，帮助人们进行合理决策。
举个例子，跨境企业希望对上半年的利润额进行分析，如果只是用图表简单罗列每个月的利润额数据，老板可能只看到利润额逐月增长。
但是加上环比增长率指标后，可以发现利润额增速一直在放缓，这时候给老板的第一感觉是，企业效益后劲明显不足，肯定是经营过程中什么地方出了问题，需要进一步分析找出原因。
所以数据可视化并不是将数据转成图像进行表达这么简单，挖掘出数据背后的问题和价值也是重要的。
关于数据可视化，相关的书籍和网上的资料基本上还是理论居多，如果抛开数据场景实践、只谈理论，是很难帮助分析师们形成完整的可视化方法体系的。
这里给大家推荐一下帆软官方的可视化指南，这份指导手册由帆软多年的Demo实践经验积累而成，我们将真实案例中遇到的问题沉淀成方法论，旨在给分析师们提供丰富的可视化学习资源。
可视化指南中将做好数据可视化的方法总结成了16个字的设计流程，分别是：明确目的、选择图表、视觉设计、突出重点。
下面我们逐一介绍：
明确目的，一句话概括就是：给什么人看什么指标。
在分析之前，我们要搞清楚受众是谁，他们有什么问题要解决，需要制定哪些指标展示出什么价值。
同样是进行跨境电商财务分析，如果是给运营团队看，要着重sku等细节指标，而给老板看，要着重利润、成本、现金流动等要素。
所以数据分析的第一步，就是根据用户角色和场景，规划好相关指标，确保你做出来的是对方想看的。
好的数据可视化会将我们对数据的无感转化为我们对图像的有感。
例如看一、二、三、四组数据的时候，一般是看不出它们的差别的，但是转化为图表后，我们就可以发现这些数据的规律：
图表是开启数据宝藏的钥匙，不同的业务场景、不同的数据关系，不同的数据量，适用于不同的图表类型。
所以在实际数据分析场景中，需要综合考虑多方面因素选择最合适的那一个。
人脑处理信息时，会优先选择视觉类信息，好的视觉设计能让读者摆脱枯燥的海量数据，更生动形象地传达数据信息。
举个例子，同样是用饼图去展示膳食营养结构，下面两张图表你会选择哪个？
当然上图是经过专业设计师作图之后的成果，我们需要做的更应该是保持页面图表整齐且一目了然，不要东一个图讲一个问题，西一个图又讲完全不相关的另一个问题了。
实际项目中，大部分客户的想法是页面展示的信息越多越好，当你直译客户的这种需求时，页面设计出来就是什么信息都有，但没有凸显出客户最关心的重点信息。
日常使用中，用户往往更喜欢让人一目了然的简单设计。当然设计从简并不是简单的删除信息，而是要用清晰的逻辑去除非必要的干扰信息，突出重点部分，使用户产生更好的体验。
举个例子，折线图存在多系列数据，且每个系列颜色不同，这个时候建议高亮重要数据，其他数据默认置灰，达到突出重点信息的效果。
数据可视化是挖掘和利用数据的关键。即便是最简单的可视化，也能够消除数据提供者对自己的数据被低估、误解或歪曲的忧虑。
相比单纯的数字，图形形式可以让人更容易洞察到数据的分布、趋势、关系以及异常点，从而帮助决策者快速决策。数据可视化就是为了让人们快速理解数据反映的故事、从而快速找到数据背后隐藏的现实问题，然后去解决问题。
在跨境企业的运营中，需要洞察市场来选品；需要知道每一笔销售、退款、成本来利益最大化；需要知道每一个仓库需要多少天补满多少货来压缩运输成本；需要知道每一个关键词带来的点击收益来控制广告支出；需要分析客户退货原因来优化产品......
