1、数据可视化6步法
数据可视化怎么做(可视化数据平台)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据可视化怎么做的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、数据可视化6步法
数据可视化6步法
在当前互联网,各种数据可视化图表层出不穷,本文尝试对数据可视化的方法进行归纳,整理成6步法。
一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值,我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中,男性占比30%,女性占比70%,那么指标就是男性、女性,指标值对应为30%、70%。
1. 将指标值图形化
一个指标值就是一个数据,将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小,这也是最常用的可视化形式。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳,可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新,常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
比如Google Zeitgeist在展现top10的搜索词时,展示的就是“搜索”形状的柱形,图形与指标的含义相吻合,同时也做了立体的视觉变化:
2. 将指标图形化
一般用与指标含义相近的icon来表现,使用场景也比较多,如下:
3.将指标关系图形化
当存在多个指标时,挖掘指标之间的关系,并将其图形化表达,可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式:
借助已有的场景来表现
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似,然后借助此场景来表现。
比如百度统计流量研究院操作系统的分布,首先分为windows、mac还有其他操作系统,windows又包含xp、2003等多种子系统。
根据这种关系联想,发现宇宙星系中也有类似的关系: 宇宙中有很多星系,我们最为熟悉的是太阳系,太阳系中又包括各个行星, 因此整体借用宇宙星系的场景,将熟知的windows比喻成太阳系,将xp、window7等比喻成太阳系中的行星,将mac和其他系统比喻成其他星系,表现如下:
构建场景来表现
指标之间往往具有一些关联特征,如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景,也可构建场景。
比如百度统计流量研究院中的学历分布,指标分别是小学、初中、高中、本科等等,它们之间是一种越爬越高,从低等级到高等级的关系,那么,这种关系可以通过构建一个台阶去表现,如下:
支付宝新出的个人年度账单中,在描述付款最多的三项时,构建了一个领奖台的形式:
小结:
根据之前3步,可将指标、指标值和指标关系分别进行图形化处理。
以最简单的性别分布为例,可以得到一个线性的可视化过程,如下:
以上图示为供参考的线性化过程,实际可视化思考中,将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有不同,需根据具体情况处理。
4. 将时间和空间可视化时间
通过时间的维度来查看指标值的变化情况,一般通过增加时间轴的形式,也就是常见的趋势图。
空间
当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候,可用地图将空间可视化,地图作为主背景呈现所有信息点。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度热门回顾中,都是以地图为主要载体(同时也结合了时间),来呈现热门事件:
5. 将数据进行概念转换
先看下生活中的概念转换,当我们需要喝水时,通常会说:给我来一杯水;而不会说:给我来30ml的水。在这里,30ml是一个实际数据,但是难以感知,所以用一杯的概念来转换。
同样在数据可视化,有时需要对数据进行概念转换,可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻:
对比:
下图是一个介绍中国烟民数量的图表:如果只看左半部分中国烟民的数量:32000000,知道数据量级很大,但具体有多大却很难感知;直到看到右半部分:中国烟民数量超过了美国人口总和,这样一对比,对数据的感知就加深了。
比喻
下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量的图表,大意是每小时处理的电子邮件大小有1.2TB,相当于644245094张打印的纸。
这又是一个很大的数据,但到底有多大? 在这里用了一个比喻的手法:644245094张纸,如果把每一张纸首尾对接,可以绕地球4圈多。到这里,能较深刻感受到雅虎邮箱处理的数据量之大,为地球节省了很多纸张。
更进一步地,还将这个比喻进行了图形化表现。
6.让图表“动”起来
数据图形化完成后,可结合实际情况,将其变为动态化和可操控性的图表,用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程,提升体验。
实现动态化通常以下两种方式: 交互和动画。
交互
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等,如下是百度统计流量研究院的时间分布图,采用左图右表的联动形式,左图中,鼠标浮动则显示对应数据,点击则切换选择:
动画
包括增加入场动画、交互过程的动画、播放动画等等。
入场动画:即在页面载入后,给图表一个“生长”的过程,取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画:用户发生交互行为后,通过动画形式给以及时反馈。
播放动画:一般来是提供播放功能,像看视频一样,让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时,提供随时间播放的功能,可以直观感受到所有数据的变化。
总结
数据可视化形式多样,思考过程也不尽相同。以上6步法,是基于“数据”层面(区别于信息可视化),梳理思考过程,总结设计方法,为后续可视化提供可借鉴的思路。
二、如何做数据可视化的效果?
可以借助数据可视化分析软件呀。如果数据太多,不好好的做数据可视化分析根本无法判断好坏;没有达到数据可视化的话,很多问题容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现,以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势,以便更好地利用数据分析结果。——奥 威 BI 好 用
可以看看
三、数据可视化的基本流程
作者 | 向倩文
来源 | 数据产品手记
大多数人对数据可视化的第一印象,可能就是各种图形,比如Excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等,就不一一列举了。以上所述,只是数据可视化的具体体现,但是数据可视化却不止于此。
数据可视化不是简单的视觉映射,而是一个以数据流向为主线的一个完整流程,主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程,可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程,用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。
图1 可视化的基本流程图
可视化主流程的各模块之间,并不仅仅是单纯的线性连接,而是任意两个模块之间都存在联系。例如,数据采集、数据处理和变换、可视化编码和人机交互方式的不同,都会产生新的可视化结果,用户通过对新的可视化结果的感知,从而又会有新的知识和灵感的产生。
下面,对数据可视化主流程中的几个关键步骤进行说明。
01
数据采集
数据采集是数据分析和可视化的第一步,俗话说“巧妇难为无米之炊”,数据采集的方法和质量,很大程度上就决定了数据可视化的最终效果。
数据采集的分类方法有很多,从数据的来源来看,可以分为内部数据采集和外部数据采集。
1.内部数据采集:
指的是采集企业内部经营活动的数据,通常数据来源于业务数据库,如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况,还需要一部分行为日志数据,这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集。
2.外部数据采集:
指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据,具体目的包括,获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据,通常采用的数据采集方法为「网络爬虫」。
以上的两类数据采集方法得来的数据,都是二手数据。通过调查和实验采集数据,属于一手数据,在市场调研和科学研究实验中比较常用,不在此次探讨范围之内。
02
数据处理和变换
数据处理和数据变换,是进行数据可视化的前提条件,包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
一方面,通过前期的数据采集得到的数据,不可避免的含有噪声和误差,数据质量较低;另一方面,数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中,需要进一步的数据挖掘才能提取出来。
常见的数据质量问题包括:
1.数据收集错误,遗漏了数据对象,或者包含了本不应包含的其他数据对象。
2.数据中的离群点,即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象。
3.存在遗漏值,数据对象的一个或多个属性值缺失,导致数据收集不全。
4.数据不一致,收集到的数据明显不合常理,或者多个属性值之间互相矛盾。例如,体重是负数,或者所填的邮政编码和城市之间并没有对应关系。
5.重复值的存在,数据集中包含完全重复或几乎重复的数据。
正是因为有以上问题的存在,直接拿采集的数据进行分析or可视化,得出的结论往往会误导用户做出错误的决策。因此,对采集到的原始数据进行数据清洗和规范化,是数据可视化流程中不可缺少的一环。
数据可视化的显示空间通常是二维的,比如电脑屏幕、大屏显示器等,3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代,我们所采集到的数据通常具有4V特性:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值)。如何从高维、海量、多样化的数据中,挖掘有价值的信息来支持决策,除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外,还需要依据业务目的对数据进行二次处理。
常用的数据处理方法包括:降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
03
可视化映射
对数据进行清洗、去噪,并按照业务目的进行数据处理之后,接下来就到了可视化映射环节。可视化映射是整个数据可视化流程的核心,是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程。
可视化元素由3部分组成:可视化空间+标记+视觉通道
1.可视化空间
数据可视化的显示空间,通常是二维。三维物体的可视化,通过图形绘制技术,解决了在二维平面显示的问题,如3D环形图、3D地图等。
图2 可视化空间示例
2.标记
标记,是数据属性到可视化几何图形元素的映射,用来代表数据属性的归类。
根据空间自由度的差别,标记可以分为点、线、面、体,分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图,分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。
图3 标记类型示例
3.视觉通道
数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射,叫做视觉通道,通常用于展示数据属性的定量信息。
常用的视觉通道包括:标记的位置、大小(长度、面积、体积...)、形状(三角形、圆、立方体...)、方向、颜色(色调、饱和度、亮度、透明度...)等。
图3中的四个图形示例,就很好的利用了位置、大小、颜色等视觉通道来进行数据信息的可视化呈现。
「标记」、「视觉通道」是可视化编码元素的两个方面,两者的结合,可以完整的将数据信息进行可视化表达,从而完成可视化映射这一过程。
关于可视化编码元素的优先级,以及如何根据数据的特征选择合适的可视化表达,下次会专题来分享下。
04
人机交互
可视化的目的,是为了反映数据的数值、特征和模式,以更加直观、易于理解的方式,将数据背后的信息呈现给目标用户,辅助其作出正确的决策。
但是通常,我们面对的数据是复杂的,数据所蕴含的信息是丰富的。
如果在可视化图形中,将所有的信息不经过组织和筛选,全部机械的摆放出来,不仅会让整个页面显得特别臃肿和混乱,缺乏美感;而且模糊了重点,分散用户的注意力,降低用户单位时间获取信息的能力。
常见的交互方式包括:
1.滚动和缩放:当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时,滚动和缩放是一种非常有效的交互方式,比如地图、折线图的信息细节等。但是,滚动与缩放的具体效果,除了与页面布局有关系外,还与具体的显示设备有关。
2.颜色映射的控制:一些可视化的开源工具,会提供调色板,如D3。用户可以根据自己的喜好,去进行可视化图形颜色的配置。这个在自助分析等平台型工具中,会相对多一点,但是对一些自研的可视化产品中,一般有专业的设计师来负责这项工作,从而使可视化的视觉传达具有美感。
3.数据映射方式的控制:这个是指用户对数据可视化映射元素的选择,一般一个数据集,是具有多组特征的,提供灵活的数据映射方式给用户,可以方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息。这个在常用的可视化分析工具中都有提供,如tableau、PowerBI等。
4.数据细节层次控制:比如隐藏数据细节,hover或点击才出现。
05
用户感知
可视化的结果,只有被用户感知之后,才可以转化为知识和灵感。
用户在感知过程,除了被动接受可视化的图形之外,还通过与可视化各模块之间的交互,主动获取信息。
如何让用户更好的感知可视化的结果,将结果转化为有价值的信息用来指导决策,这个里面涉及到的影响因素太多了,心理学、统计学、人机交互等多个学科的知识。
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四、常见的数据可视化方法有哪些?
时态
时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图,显示诸如某些区域的温度信息。
多维
可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化,满足企业的需求。
分层
分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图,可以显示语言组。
网络
在网络中展示数据间的关系,它是一种常见的展示大数据量的方法。结构较为复杂。
关于常见的数据可视化方法有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
以上就是关于数据可视化怎么做相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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