文档介绍：数据可视化
培训资料
概念
借助于图形化的手段,清晰、,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处.
数据可视化一般会具备以下几个特点：
准确性
创新数据可视化
培训资料
概念
借助于图形化的手段,清晰、,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处.
数据可视化一般会具备以下几个特点：
准确性
创新性
简洁性
意义
一、表达观点
人类是视觉动物,一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时,能更加直观地阐述观点,,,列成一张图表,直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性.
这张图很简单,但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前,,也是真正的一图胜千言的代表.
意义
二、发现联系
在错综复杂的数据中,很难发现不同维度和指标之间的关联关系,通过数据可视化的方式则可以轻松验证.
日本有一家啤酒厂,收集了近 三0 年的气象资料,将其与当月的啤酒销售情况相联系,绘出了“啤酒气温曲线”.通过这个图表可观察出,在市场趋于饱和的情况下,,这家啤酒厂根据天气情况,合理安排生产,收到了良好效果. 越来越多的企业开始重视公司自身数据的收集和处理,通过商业 BI 系统的帮助,在可视化的图表中,发现潜在的联系,以此优化、改进公司策略.
具体的实施主要分为： 获取数据、数据处理和可视化三步
一、获取数据
数据可视化的第一步,首先要拥有数据,数据来源主要有以下几种：
自有数据
,,注册用户的用户名、性别、年龄、消费记录等,这也是最关键、最核心的数据.
爬虫采集
互联网上有大量的资源,比如豆瓣上有最全的书、电影的数据,京东、淘宝上有丰富的商品数据,微博上有大家讨论最多的话题和微博,而这些数据常常难以直接批量获取,.
购买、合作、公共数据等
通过购买、合作的方式获取数据,统计局等机构的网站上也会有很多数据可供研究.
二、数据处理
数据清洗
,回答自己是学生,同时是妈妈的群体；在实际的业务中,会有很多类似的逻辑矛盾的数据.
数据扩充
很多数据背后包含更加丰富的信息,比如可以通过用户注册的手机号,扩充到归属地、运营商,通过 IP 可以定位的 IP 所在城市,通过用户的 User Agent,可以扩充用户使用浏览器、操作系统、,挖掘背后更多的联系.
数据的预处理
采集到的数据可能是百万千万甚至上亿的数量级,常见的可视化工具无法处理如此庞大的数据量,这一步则需要进行数据预处理,将数据聚合以及初步的统计,处理成可视化工具容易识别和处理的格式.
一、面积&尺寸可视化
对同一类图形[例如柱状、圆环和蜘蛛图等]的长度、高度或面积加以区别,,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例.
三、数据可视化
下面从最常用和实用的维度总结了五种数据可视化方法：
一、面积&尺寸可视化
一、面积&尺寸可视化
二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出.
二、颜色可视化
二、颜色可视化
三、图形可视化
在我们设计指标及数据时,使用有对应实际含义的图形来结合呈现,会使数据图表更加生动的被展现,更便于用户理解图表要表达的主题.
三、图形可视化
四、地域空间可视化
当指标数据要表达的主题跟地域有关联时,,同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据.
四、地域空间可视化
五、概念可视化
通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时,用户便更容易理解图形要表达的意义.
五、概念可视化
注意事项
在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后,要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项,总结了三点如下：
设计的方案至少适用于两个层次：一是能够整体展示大的图形轮廓,让用户能够快速的了解图表所要表达的整体