数据可视化的含义
将抽象概念进行形象性表达，将抽象语言进行具象图形可视的过程。以数据为工具，以可视化为手段，去达到描述真实，探索世界的目的。以数据的视角，去看待世界。
数据可视化其实是一个处于不断演变之中的概念，她的边界在不断地扩大，包括技术上、理念上等等，今天所涉及的也只是我了解的数据可视化的一部分，并不全面。
数据可视化的作用
数据可视化分为解释性可视化和探索性可视化。
解释性可视化即为日常工作中使用到的一些表格、视图等，可以将数据以直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具有说服力探索性可视化可以洞悉蕴含在数据中的现象和规律，用易于感知的图形符号将数据呈现给用户，让用户交互地理解数据。
做好数据可视化
每一种图表类型都是由于当前时代下的明确且迫切的需要而诞生的，根据需求选图表；数据可视化是为了更好地促进行动，一定要让行动的决策人看懂，不要为了炫而炫。
复杂网络关系图概述
网络结构的由来
从两大类关系当中说明网络关系的演变过程及必要性
物种分类：达尔文在其“物种起源”中，利用树形图来去为物种做分类，后来在生物学中，用网络关系图表达生态系统中的物种关系人际关系：传统的公司从上至下的等级制度，到现在全球化发展下全球的程序员相互协作工作的关系图
从中可以看出，图形化伊始，树形图是一种有效的视觉象征，体现人类对于秩序，平衡，统一和对称的渴望。随着人类面对的问题越来越复杂，已经无法用树形图去表达和叙述了。新的视觉传达逐渐的成型，最终取代了树形图。在各种图形化的系统中，新的系统面对复杂问题为人类提供了新的解决方法，称之为网络结构。
简单了解复杂网络
复杂网络即呈现高度复杂性的网络，是复杂系统的抽象；具有自组织、自相似、吸引子（网络的内聚倾向）、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
小世界特性：社交网络中的任何一个成员与任意一个陌生人之间要取得联系，不会超过六个人律度分布特性：一般情况下，节点度呈现幂律分布的网络即具有无标度特征。无标度特征的定义则为只有少数节点拥有大量的连接，而大部分节点的连接数很少，即节点度分布为幂律分布社区结构特性：正如人际交往过程中的物以类聚、人以群分一样，复杂网络中的节点也具有集聚特性
列举复杂网络关系图的基本概念与度量
复杂网络关系图绘制利器——Gephi简介
四大基本功能：布局、外观、过滤、统计分析
布局：根据算法规则自动美化图形的工具，Gephi共提供12种布局方式，前6种是主要布局工具，后6种是辅助布局工具。其基本思想是通过移动节点和改变它们之间的力，以尽量减少系统的能量。比如力导向布局的核心思想就是节点之间产生斥力，边给两个节点提供拉力，通过多次迭代最后维持一个稳定状态。外观：根据一些值对节点和标签进行归类和排序，并把排序以大小、颜色的形式应用到节点和标签上。过滤：实现选择或者将符合条件的节点和边过滤出来。统计：根据内置的算法对节点和边的属性值做运算，并把运算结果存入节点和边的属性里面，供其他功能使用。
更多关于绘制网络关系图的案例实操还请观看视频。
复杂网络内涵盖的内容远不止于此，有机会下次为大家介绍更深层次的内容，如果有兴趣，可以自己去进行学习。
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