数据可视化

数据可视化数据并不是人们最终需要的东西，他们需要的是信息，是对未来发展的洞察能力。概念工具book方法目录概念数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究，这种数据的视觉表现形式被定义为：一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。——百度百科借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。——维基百科科学可视化（Scientificvisualization）主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学，气象学，医学或生物学方面各种系统。重点在对体，面及光源等逼真渲染。信息可视化（Informationvisualization）旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。科学可视化：医学影像图信息可视化：纽约市犯罪地图VS每天交易量用户的访问数据在线交易情况…….复杂的数据结构复杂的数据关系复杂的逻辑关系复杂的……呈现数据特征复杂的数据海量数据直观、简洁有助于理解获取信息……气泡图矩阵图堆栈图标签云平行坐标轴时间轴、折线图、散点图、数据表、流程图、雷达图……地图Heatmap热图，可以非常直观的呈现一些原本不易理解或表达的数据，比如密度、频率、温度等，改用区域和颜色这种更容易被人理解的方式来呈现。热力图这个可视化非常直观的体现出了互联网各种类型网站的总体占比，是TreeMap非常典型的一个应用场景，充分里用了TreeMap直观体现同级比较，同时又实现了同一类型下以及不同类型下子集大小的比较。树图工具入门级工具在线数据可视化工具互动图形用户界面控制地图工具进阶工具专家级工具•Excel•CSV/JSON•Flot•Raphaël•GoogleChartAPI•Tangle•Crossfilter•Leaflet•PolyMaps•ModestMaps•Processing•NodeBox•Ｒ•Weka•Gephi•OpenLayers•Kartograph•CartoDB•D3•Visual.lyExcel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具。作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。Excel2014年中国各省份GDP排名柱形图2014年中国各省份GDP排名气泡图2014年中国各省份GDP排名区域图雷达图甘特图Visually芬兰首都人民的年龄和负债率的对比工具：Visual.lyCreate可以允许你从Twitter、Facebook以及GooglePlus等社交网站采集数据，目前支持提供5种可视化模版。比方说分析你的帐号为你朋友建立一个描述其足迹的信息图，或者你最喜欢的图片和文章，又或者你Twitter上的标签等等。采用三维效果，以展示年龄和负债率对比在各个年份的变化区域划分的受孕率及平均寿命的分布图工具：Googlechart数据来源：世界银行分析结果：一般来说，越是经济发达的地区，人们的平均寿命越长，但是受孕率就越低。例如图中中非共和国平均寿命只有48.3岁，而受孕率却高达4.55。作为对比，我们看澳门，平均寿命达到81岁，而受孕率只有1.12Googlechart软件都挺好的，就是很多都用不了！book方法数据来源数据结构关注信息视觉模型统计辨析清晰易懂操作控制获取分析过滤挖掘表述修饰交互数据可视化的七大阶段谁是这个数据的使用者？如果这个使用者不是你！那他们的偏好是什么？他们的首选是什么？我们是否真正了解他们？！如何分析？想表达什么？想解决什么样的问题？是否可以实现？谁是这个数据的使用者？他们需要什么样的数据？•分类(如：类别)•序列(如：排名，时间)•数量(如：数字)•关系(如：层级，影响等)•位置•通过不同的位置表示关系•尝试使用多种坐标轴•考虑如何定义其格式•使用不同类型的颜色•使用适当的表现属性呈现数值有哪些数据类别？如何表现数据之间关系？如何确定数据内容？数据属性和表现方式？•数字数据•图形数据•符号数据……•物理属性•数值属性方法很重要，但是实践更重要！