时间概括类型可视化为是时空推移。毕竟通过时间补叙是记述时间类突然发生的事件，每个事件段的记事，那是时空的推移。
时间序列建模步骤
1.数据的准备，准备着带观测系统的时间序列数据
2.数据可视化，观测是否为平平稳稳时间序列，倘若非平稳下来时间序列，则要并且d阶伪距乘除运算，将其化为平稳下来时间序列
3.能得到平平稳稳时间序列后，要对其各任意凸四边形自相关系数acf，偏自相关系数pacf，按照对自去相关图和偏自咨询图的分析，能得到最适合的阶层p，阶数q
4.由以上能得到d,p,q，能够得到arima模型，后再对模型通过模型检验
充当一名十年经验的咨询顾问，做过的项目里面难免牵涉到一些数据可视化的需求和知识；不过专科毕业于国内排名高前10的某大学数学系，可以算有一些还还好的基础。整理帮一下忙解释您的问题，供您可以参考。另我的头条号“数据图每日里看”会定时查找一些数据可视化的案例和知识，欢迎大家关注。
这里我会从：1.什么是数据可视化、2.要做数据可视化、3.怎么做数据可视化、4.主流三阶路线、5.可视化技术与工具，共五个方面来数次建立一共有多少知识框架，针对性回答我您的问题。
一、什么是数据可视化我不喜欢复制黏贴定义，我的很简单怎样表达那是：把（表格的行和列繁琐的数字）---变得---r26（比较直观的形象的立见分晓的容易理解的超好看的）平面图的或立体图，甚至还是立体3d模型。
来张截图镇下场。和有些人准求无穷创新无限炫酷相同，我怀疑，可读性r26美观性gt创新性。
也有个分类，我总觉得也是比较好的：数据可视化总之是个宽泛的定义，还可以不两类“信息图/数据图”-“infographic”和“可视化”-“datavisualization”两个方向，前者用于网站、期刊杂志等媒体，有社会能传播需求；后者作用于商业/数据分析，主要用于参与商业分析和决策支持。
二、为什么不数据可视化数据可视化的再目的：精准而急速、简单的又国家公综合教材地传递信息和知识。
数据可视化的结果目的：数据可视化也能变深和装备强化受众对此数据的理解和记忆。为啥呢？是因为可视化能将绝对不可见的数据现象被转化为所以说的图形符号，能将错综复杂、看起来很难解释和关联的数据，成立起联系和关联，发现到规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
三、咋做数据可视化基本是，先不谈八阶的操作，只谈都差不多的流水不能操作。
简单说信息图这类，这类偏设计，较为轻数据分析。无疑是设计/垂直面怎么设计的延申子分类，和数据可视化的交叉子分类。咋做呢：
1.弄清楚能做的可视化的材料和数据的结构（大概是逻辑结构，排列次序/因果……，以时间轴来看的（比如说xx发展史和分析），以地区来看的（例如xx病各地发病率），以流程关系来看的（.例如xx转化率总结）。
2.选择类型风格，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，手机和电脑完全不同，这三个方面来选择类型风格。
-----------这些东西展开都能写专题文章了，请打听一下我，我会在7月份那一点地写下来。
3.新的整理好材料，用设计者的思维。4.选择合适的图表类型，参照下图。差不多图？关系图？分类分组图？阵列类型？分分钟的，要是对下图有疑问，多谢了评论或私戳我沟通交流（我会偷偷做个中文版，先发布到我的头条号“数据图每日看”，欢迎关注）。
5.画纸上草图。理很清楚逻辑。
6.可以打开软件结束绘图了。一般是adobe全家桶、powerpoint、keynote、或是一些简单的前端套件。
这对真数据可视化这个比较比较古怪。是因为更偏数据分析，商业分析和决策支持，因此做更灵活。可是也脱都离不开200以内内容：积攒彻底清洗数据、分析维度、弄明白目的（现状分析、原因/因果分析、预测模型）、然后建模、模型测试3、深刻洞察结论后再360优化模型修改密保、然后再你选择合适的逻辑结构选择适合的图表、构建体系可视化图表。甚至连有一些日志的bi模型，必须断的的输入和输出。这里牵涉到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那一个环节。在数据可视化之前，我们要对原始数据进行可以清洗一次性处理，sql是实用工具，数据处理之后才是分析和可视化。想罢来了十阶方向：商业智能bi与日志交互图表。
因为，才能学好sql，学商业智能bi工具和学习怎莫做代码交互图表。
五、数据可视化工具推荐这个东西初学者不需要数学专家，不过要拥有专家，不需要有数学思维。
工具不时地有新的东西要学。
、d3.js、three.js；和开发语言r、python；
2.数据报表类：excel和sql，平时要注意的报表制作，越来越易学功能强大；
3.可视化bi类：.例如tableau（刚才被salesforce低价卖了），更再地对于业务分析。
别外我的头条号“数据图每日看”会定时先发布一些数据可视化的案例和知识，这些我如果说还好的材料推荐，欢迎您关注。
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