大数据中国

搜索
大数据中国 首页 投稿 企业投稿 查看内容
高能干货|如何用视觉化表达方式来呈现数据?(上)
2020-10-16 09:23 | 查看: 303| 评论: 0

近些年来,数据规模指数爆炸增长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告,2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021),到2030年将达到2500ZB。数据如此庞大,管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果,如何处理海量的复杂数据的能力变得尤其重要。

您可以通过多种方式呈现数据,而表格是最常见的方法之一,以下是表格呈现的数据。

以上表格的确可以准确显示所需信息,但是我们很难了解趋势和数据所反映的情况,下面是可视化呈现的数据

通过可视化图形,观察者可迅速地从数据中发现它们的不同模式和规律。

根据美国人口普查局发布的2017-2018年《美国时间使用调查》显示,当你观察一天中睡眠不足的百分比时,你会得到一个类似的上升趋势。

折线图可以使我们直观清晰的看到随着年纪越大,人们失眠的概率越大,睡眠时间更少。

时空数据是同时具有时间和空间维度的数据,时空数据类型多样,结构复杂并且数据量极大,数据可视化专家Max Galka为了让大家更直观的感受到国际贸易流动的情况和趋势,用Blueshif工具对时空数据进行有效整合,创造了这个世界地图,通过交互可视化的方式展现国际贸易流动的情况和趋势,地图上的彩色原点代表不同的类别,左下角的色卡对不同的颜色做出标注,比如食物、木材、机械等。交互可视化使得抽象的贸易概念变得更具触觉,同时视觉上也更容易吸收信息。

同样的数据给人的感觉可能会千差万别:或冰冷枯燥,让人望而生畏、百思不解其意;或生动有趣,让人一目了然、豁然开朗。为了达到后一种效果,我们需要采用一种特别的方式来展示数据,来解释、分析和应用它。这就是数据可视化技术。

数据可视化可以利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视化表达以增强认知的技术,它将不可见或难以直接显示的数据转化为可感知的图形,符号,颜色等,增强数据识别效率,传递有效信息,让数据变得栩栩如生,易于理解。

那是否有一款简单易上手的可视化工具呢?

洞见是一款采用分布式架构的时空大数据可视化场景编辑器,可以对包含时空属性的各类数据进行可视化展示,将隐藏在数据背后的价值从时间、空间的维度,更直观、实时、多模式的展现出来,它可以通过柱状图、折线图、雷达图和三维地图等多种组件将数据文件展现出来,洞见除了具备极其丰富的图表,还能够满足多样的数据可视化场景诉求,接下来将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和优势,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

常见的图表

柱状图

柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用:当您需要比较某个时间范围内的多个变量或者单个变量在时间序列中的情况时,使用柱状图最为合适。

优势:利用图形高度反应数据的差异,效果直观。

折线图

折线图可显示一个或多个变量随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。
适用:主要用于趋势分析,属性列类别较多时尤其适用。                        

优势:可以清晰地反映和表达数据的变化趋势。

饼图

饼图采用了饼干的隐喻,用环状方式呈现各分量在整体中的比例。

适用:希望以百分比形式了解各部分在整体中的情况时。多适用于用户群体倾向和渠道来源等场景。

优势:明确直观地显示比例情况。

散点图

散点图是表达二维数据的标准方法,在散点图中,所有数据以点的形式出现在坐标系中,每个点所对应的横纵坐标,即代表该数据在坐标轴所表示维度上的属性值大小。

适用:希望了解两个变量之间的相关性时,多用来观察各个数据点之间的关系以及分析变量之间的联系。

优势:直观的看出数据的分布情况以及特殊的离群值。

雷达图

雷达图将多个分类的数据量映射到坐标轴上,来表现一个整体中的各项个体比率的情况。

适用:主要用于各项指标整体情况分析,了解同类别的不同属性的综合情况,以及比较不同类别的相同属性差异。

优势:直观反应整体中各组数据之间的占比差异。

矩形树图

矩形树图用矩形面积表示数据的大小。各个小矩形的面积越大,表示占比越大。

适用:当您需要比较某个时间范围内的多个变量或者单个变量在时间序列中的情况时,使用柱状图最为合适。

优势:

免责声明: 除非特别声明,文章均为网络转载,仅代表作者观点,与大数据中国网无关。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实,对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺,请读者仅作参考,并请自行核实相关内容。如果本文内容有侵犯你的权益,请发送信息至ab12-120@163.com,我们会及时删除

最新评论

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

 
 
请微信沟通
大数据行业交流
大数据行业交流
大数据求职招聘
大数据求职招聘
站长电话:
15010106923
微信联系:
hb-0310
站长邮箱:
ab12-120@163.com
微信扫一扫
大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2020-10-31 08:35 , Processed in 0.074993 second(s), 24 queries .

返回顶部