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什么是數據可視化?數據可視化的一般流程詳解....
adinnet / 2019-04-28 18:05 /技術調研
有人說,數據可視化不就是畫圖嘛,看不出來研究的價值在哪。我原來也天真的以為,數據可視化就是把數據從冰冷的數字轉換成圖形,頂多就是色彩豐富一些,看起來更酷炫,逼格滿滿。
其實不然,一個好的可視化,能夠帶給人們不僅僅是視覺上的沖擊,還能夠揭示蘊含在數據中的規律和道理。根據上海艾藝13年的數據可視化開發經驗,下面就總結一下數據可視化的基礎概念。
一、什么是數據可視化?
數據可視化主要旨在借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。也就是說可視化的存在是為了幫助我們更好的去傳遞信息。
二、通過數據可視化你想表達什么信息?
表達某個什么結論(平臺上的用戶中哪個地區的用戶較多、數據分析領域最具有權威的人物是誰、2018年的GMV環比去年是增加類還是降低了)。
闡述某種現象(比如:身體健康程度可能與家庭背景是否具有一定的相關性、應屆生收入和畢業院校是否有一定的相關性)。
三、數據可視化的一般流程:
首先我們需要對我們現有的數據進行分析,得出自己的結論,明確要表達的信息和主題(即你通過圖表要說明什么問題)。
然后根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。最后開始動手制作圖表,并對圖表進行美化、檢查,直至最后圖表完成。
這里我們容易犯的一個錯誤是:先設想要達到的可視化效果,然后在去尋找相應的數據。
這樣經常會造成:“現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果,或者是想要制作理想的圖表需要獲取更多的數據?!边@樣的誤區。
四、常見的4大數據種類:
為了更好的進行可視化,我們將數據分為4大類:時序數據、分類數據、多元變量數據和空間數據。
1. 時序數據
時序數據也稱時間序列數據,是指同一統一指標按時間順序記錄的數據列。如:每個月的新增用戶數量、某公司近十年每年的GMV等。諸如此類按時間順序來記錄的指標對應的數據成為時序數據。
2. 分類數據
分類數據是指針反映事物類別的數據。如:用戶的設備可以分為Iphone用戶和andorid用戶兩種;支付方式可以分為支付寶、微信、現金支付三種等。諸如此類的分類所得到的數據被稱為分類數據。
3. 多變量數據
數據通常以表格形式的出現,表格中有多個列,每一列代表一個變量,將這份數據就稱為多變量數據,多變量常用來研究變量之間的相關性。即用來找出影響某一指標的因素有哪些。
4. 空間數據
空間數據是指用來表示空間實體的位置、形狀、大小及其分布特征諸多方面信息的數據,它可以用來描述來自現實世界的目標,它具有定位、定性、時間和空間關系等特性。
空間數據是一種用點、線、面以及實體等基本空間數據結構來表示人們賴以生存的自然世界的數據。
五、具體的可視化形式/功能的選擇:
明確了我們要借助圖表傳遞什么信息以后我們就可以著手選擇合適的圖表了,這里我們借助于《數據之美》作者提出的觀點,不是列舉什么柱狀圖、折線圖等具體的圖表,而是介紹一些組成這些圖表的零部件。比如說柱狀圖就是有長度和直角坐標系組成的。我們只需要選擇所需的零部件進行組合即可。接下來具體看一下這些零部件。
基于數據的零部件有:視覺暗示、坐標系、標尺、背景信息以及前面四種形式的任意組合。
1. 視覺暗示:
是指通過查看圖表就可以與潛意識中的意識進行聯系從而得出圖表表達的意識。常用的視覺暗示主要有:位置(位置高低)、長度(長短)、角度(大?。?、方向(方向上升還是下降)、形狀(不同形狀代表不同分類)、面積(面積大?。?、體積(體積大?。?、飽和度(色調的強度,就是顏色的深淺)、色調(不同顏色)。
2. 坐標系:
這里的坐標系和我們之前數學中學到的坐標系是相同的,只不過坐標軸的意義可能稍有不同。常見的坐標系種類有:直角坐標系、極坐標系和地理坐標系。
大家對直角坐標系、極坐標系比較熟悉,這里說一下地理坐標系。
地理坐標系是使用三維球面來定義地球表面位置,以實現通過經緯度對地球表面點位引用的坐標系。
但是我們在進行數據可視化的時候一般用投影的方法把其從三維數據轉化成二維的平面圖形。
3. 標尺:
前面說到的三種坐標系只是定義了展示數據的維度和方向,而標尺的作用是用來衡量不同方向和維度上的大小,其實和我們熟悉的刻度挺像。
4. 背景信息:
此處的背景和我們在語文中學習到的背景是一個概念,是為了說明數據的相關信息(who、what、when、where、why),使數據更加清晰,便于讀者更好的理解。
5. 組合組件:
組合組件就是根據目標用途將上面四種信息進行組合,就是我們最后要呈現的圖表樣式,具體如何組合視你的目標而定。
本文來源:知乎
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