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。
来源：https://www.datawrapper.de/blog/chart-types-guide
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
（6）地图
《金融时报》把图表分成 9 个大类：
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