数据可视化研究新兴方法

A. 数据分析之常见的数据可视化方法有哪些

【导读】现如今已然是大数据时代，许多企业的发展离不开数据分析。大数据可视化分为不同的类型：探索型和解释型。勘探类型帮助人们发现数据背后的故事，而解析数据方便给人们看。那么，在数据分析中，常见的数据可视化方法有哪些呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

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。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“数据分析之常见的数据可视化方法有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

B. 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：

C. 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。
比如网络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。
比如网络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，如下是网络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。

D. 数据可视化的方法有哪些

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，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

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。

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。

四、地域空间可视游老郑化

当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况，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。

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。

在总结了常见维度的数据可视化方法和范神颂例之后，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：

1）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概念；之后再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现（如鼠标hover展示）。

2）做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。

3）做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基含尺础上越美观越好，切忌华而不实。

E. 如何将数据进行数据可视化展现

1、确认需求

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色最好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。

最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台