數據可視化研究新興方法

A. 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

B. 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

C. 數據可視化6步法

數據可視化6步法

在當前互聯網，各種數據可視化圖表層出不窮，本文嘗試對數據可視化的方法進行歸納，整理成6步法。
一般的數據圖表都可以拆分成最基本的兩類元素: 所描述的事物及這個事物的數值，我們暫且將其分別定義為指標和指標值。比如一個性別分布中，男性佔比30%，女性佔比70%，那麼指標就是男性、女性，指標值對應為30%、70%。
1. 將指標值圖形化
一個指標值就是一個數據，將數據的大小以圖形的方式表現。比如用柱形圖的長度或高度表現數據大小，這也是最常用的可視化形式。
傳統的柱形圖、餅圖有可能會帶來審美疲勞，可嘗試從圖形的視覺樣式上進行一些創新，常用的方法就是將圖形與指標的含義關聯起來。
比如Google Zeitgeist在展現top10的搜索詞時，展示的就是「搜索」形狀的柱形，圖形與指標的含義相吻合，同時也做了立體的視覺變化：

2. 將指標圖形化
一般用與指標含義相近的icon來表現，使用場景也比較多，如下：

3.將指標關系圖形化
當存在多個指標時，挖掘指標之間的關系，並將其圖形化表達，可提升圖表的可視化深度。常見有以下兩種方式：
藉助已有的場景來表現
聯想自然或社會中有無場景與指標關系類似，然後藉助此場景來表現。
比如網路統計流量研究院操作系統的分布，首先分為windows、mac還有其他操作系統，windows又包含xp、2003等多種子系統。
根據這種關系聯想，發現宇宙星系中也有類似的關系： 宇宙中有很多星系，我們最為熟悉的是太陽系，太陽系中又包括各個行星， 因此整體借用宇宙星系的場景，將熟知的windows比喻成太陽系，將xp、window7等比喻成太陽系中的行星，將mac和其他系統比喻成其他星系，表現如下：

構建場景來表現
指標之間往往具有一些關聯特徵，如從簡單到復雜、從低級到高級、從前到後等等。如無法找到已存在的對應場景，也可構建場景。
比如網路統計流量研究院中的學歷分布，指標分別是小學、初中、高中、本科等等，它們之間是一種越爬越高，從低等級到高等級的關系，那麼，這種關系可以通過構建一個台階去表現，如下：

支付寶新出的個人年度賬單中，在描述付款最多的三項時，構建了一個領獎台的形式：

小結：
根據之前3步，可將指標、指標值和指標關系分別進行圖形化處理。
以最簡單的性別分布為例，可以得到一個線性的可視化過程，如下：

以上圖示為供參考的線性化過程，實際可視化思考中，將哪類元素進行圖形化或者圖形化前後的順序可能均有不同，需根據具體情況處理。
4. 將時間和空間可視化時間
通過時間的維度來查看指標值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。
空間
當圖表存在地域信息並且需要突出表現的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現所有信息點。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度熱門回顧中，都是以地圖為主要載體（同時也結合了時間），來呈現熱門事件：

5. 將數據進行概念轉換
先看下生活中的概念轉換，當我們需要喝水時，通常會說：給我來一杯水；而不會說：給我來30ml的水。在這里，30ml是一個實際數據，但是難以感知，所以用一杯的概念來轉換。
同樣在數據可視化，有時需要對數據進行概念轉換，可加深用戶對數據的感知。常用方法有對比和比喻：
對比：
下圖是一個介紹中國煙民數量的圖表：如果只看左半部分中國煙民的數量：32000000，知道數據量級很大，但具體有多大卻很難感知；直到看到右半部分：中國煙民數量超過了美國人口總和，這樣一對比，對數據的感知就加深了。

比喻
下圖是一個介紹雅虎郵箱處理數據量的圖表，大意是每小時處理的電子郵件大小有1.2TB，相當於644245094張列印的紙。
這又是一個很大的數據，但到底有多大？ 在這里用了一個比喻的手法：644245094張紙，如果把每一張紙首尾對接，可以繞地球4圈多。到這里，能較深刻感受到雅虎郵箱處理的數據量之大，為地球節省了很多紙張。
更進一步地，還將這個比喻進行了圖形化表現。

6.讓圖表「動」起來
數據圖形化完成後，可結合實際情況，將其變為動態化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數據的變化過程，提升體驗。
實現動態化通常以下兩種方式： 交互和動畫。
交互
交互包括滑鼠浮動、點擊、多圖表時的聯動響應等等，如下是網路統計流量研究院的時間分布圖，採用左圖右表的聯動形式，左圖中，滑鼠浮動則顯示對應數據，點擊則切換選擇：

動畫
包括增加入場動畫、交互過程的動畫、播放動畫等等。
入場動畫：即在頁面載入後，給圖表一個「生長」的過程，取代「數據載入中」這樣的提示文字。
交互動畫：用戶發生交互行為後，通過動畫形式給以及時反饋。
播放動畫：一般來是提供播放功能，像看視頻一樣，讓用戶能夠完整看到數據隨時間變化的過程。下圖是Gapminder在描述多維數據時，提供隨時間播放的功能，可以直觀感受到所有數據的變化。

總結
數據可視化形式多樣，思考過程也不盡相同。以上6步法，是基於「數據」層面（區別於信息可視化），梳理思考過程，總結設計方法，為後續可視化提供可借鑒的思路。

D. 數據可視化的方法有哪些

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形（例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等）的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同指標對應的指標值之間的對比。這種方法會讓瀏覽者對數據及其之間的對比一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式計算，來表達准確的尺度和比例。

二、顏色可視化

通過顏色的深淺來表達指標值的強弱和大小，是數據可視化設計的常用方法，用戶一眼看上去便可整體的看出哪一部分指標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在我們設計指標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表更加生動的被展現，更便於用戶理解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視游老鄭化

當指標數據要表達的主題跟地域有關聯時，我們一般會選擇用地圖為大背景。這樣用戶可以直觀的了解整體的數據情況，同時也可以根據地理位置快速的定位到某一地區來查看詳細數據。

五、概念可視化

通過將抽象的指標數據轉換成我們熟悉的容易感知的數據時，用戶便更容易理解圖形要表達的意義。

在總結了常見維度的數據可視化方法和范神頌例之後，要再次總體強調下做數據可視化設計時的注意事項，總結了三點如下：

1）設計的方案至少適用於兩個層次：一是能夠整體展示大的圖形輪廓，讓用戶能夠快速的了解圖表所要表達的整體概念；之後再以合適的方式對局部的詳細數據加以呈現（如滑鼠hover展示）。

2）做數據可視化時，上述的五個方法經常是混合用的，尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。

3）做出的可視化圖表一定要易於理解，在顯性化的基含尺礎上越美觀越好，切忌華而不實。

E. 如何將數據進行數據可視化展現

1、確認需求

在數據可視化設計前，分析人員要先完成業務需求的分析，將分析需求拆分成不同層級、不同主題的任務，捕捉其中業務的數據指標、標簽，劃分出不同優先順序，為下一步取數做准備。

數據可視化-派可數據商業智能BI

此外，整個可視化圖表頁面中，色彩不宜太過豐富，顏色最好也不要太過鮮艷，把色彩對比強烈的顏色放到關鍵信息，用清晰的邏輯去呈現變化，突出重點部分，使用戶產生更好地體驗，這才是他們最希望看到的。

最後，回到數據分析本身，分析人員可以選擇為製作完成的可視化圖表附上自己從業務邏輯思考的信息，幫助用戶更好地分辨圖表展現的意義。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台