数据可视化

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。

数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

随着互联网的快速发展，我们进入到一个新的时代，信息的处理速度也越来越快，在过去，我们分析数据用Excel便能完成工作，但如今，海量的数据让Excel处理数据的能力越来越慢，我们应该如何分析数据、展示数据，成为了新的课题。

可视化在数据分析流程中具有重要的意义，它往往体现了数据分析报告中的决定性一环，那什么是数据可视化呢？

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。

数据可视化的目标，首先在于做数据的目的。数据的目的在于“准确”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。为了让数据看起来更加直观，让使用者能够第一时间读懂数据的目的，让数据本身更有说服力，因此数据可视化也带有三项目标。

首要就是选择合适的图表，但是选择图表需要考虑两个方面，数据想表达什么？各个类型的图表特性是什么？结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下是“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适的图表类型。

图表选择是准确、有效传达信息非常重要的一步。有了这份指南在手，在确定我们想展示的数据内容后，只要按图索骥，就能找到相应的图表类型建议，方便又轻松。

其次，是针对各个图表去设计页面的布局。通过排版布局，把重点指标放在核心区域，让观看者能够迅速解读关键信息。同时还要合理地利用可视化的设计空间，确保重要信息位于可视化空间视觉中心的情况下，保证整个页面的不同元素在空间位置上处于平衡，提升设计美感。而且在可视化整体布局中不要使用过于复杂的元素以免影响数据呈现。

最后，还要考虑整个页面的配色。我们要保持整体色彩感觉一致，配色风格一致，图标、图像的视觉风格以及尺寸一致，按钮的风格也要统
一，不同颜色之间搭配协调。

总而言之，无论以怎样的方式去展示数据，我们的最终目的都是为了让他人更快的理解需要传达的信息，或者是发现数据分析所发现的信息特征，理解数据可视化的核心价值才是关键！

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，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。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

数据可视化是指通过可视化表示来传达数据见解的技术。其主要目标是将大型数据集提取为可视化图形，以便轻松了解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。

它是JoeBlitzstein制定的数据科学流程中的一个步骤，该流程是一个用于处理数据科学任务的框架。在完成数据收集、处理和建模后，我们需要对关系进行可视化处理，以便得出结论。

数据可视化技术也是更广泛的数据表示架构(DataPresentationArchitecture,DPA)的组成部分，数据表示架构旨在以最有效的方式识别、定位、处理、格式化和呈现数据。

据世界经济论坛称，世界每天会产生2.5万兆字节的数据，并且目前90%的数据是在过去两年中产生的。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。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。据世界经济论坛称，世界每天会产生2.5万兆字节的数据，并且目前90%的数据是在过去两年中产生的。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。数据增长可以作为数据科学流程的一部分进行管理，而数据可视化正是该流程的一部分。

·改善见解数据可视化技术可为我们提供传统的描述性统计所无法提供的见解。一个完美示例是be于1973年创建的安斯库姆四重奏(be’sQuartet)。该图例包含四个不同的数据集，具有几乎相同的方差、平均值、X和Y坐标之间的相关性，以及线性回归线。但是，在图表上绘制时，图案明显不同。在以下图例中，大家可以看到，线性回归模型适用于图1和图
3，但多项式回归模型是图2的理想选择。该图例强调了对数据进行可视化表示的重要性，仅仅依赖描述性统计数据远远不够。

能够收集并快速处理其数据的公司在市场中更具竞争力，因为与竞争对手相比，他们可以更快做出明智的决策。速度是关键，而数据可视化可通过对数据应用可视化表示来帮助理解大量数据。该可视化层通常位于数据仓库或数据湖的顶部，并允许用户以自助方式发现和探索数据。这不仅激发了创造力，而且还减少了IT部门分配资源以不断构建新模型的需求。

举个例子，假设一名需要处理20个不同广告平台和内部系统的营销分析师需要快速了解营销活动的有效性。手动方法是前往每个系统提取报告、整合数据，然后在Excel中进行数据可视化分析。之后，分析师需要查看一堆指标和属性，而且难以形成结论。但是，现代商业智能(BI)平台可自动连接数据源和数据可视化层，这样分析师就可以轻松地对数据进行深入分析，并快速得出有关营销表现的结论。

假设您是一名零售商，您希望比较去年夹克和袜子的销售情况。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。以下是使用表格呈现的数据：

通过可视化图形，我们可以很明显地看到，袜子的销售量非常稳定，在12月和6月出现小幅上涨。而与之不同，夹克的销售更具季节性，在7月份的销量最低。然后逐渐上升，并在12月达到峰值，之后逐月降低，并于秋天之前达到最低点。您可以从图表中获取同样的信息，但花费的时间更长。您可以想象一下，如果图表包含成千上万个数据点，会是什么情况。

要了解数据可视化背后的科学，我们首先必须讨论人类如何收集和处理信息。DanielKahn与AmosTversky合作对我们的思维构成方式进行了广泛研究，而结论是我们会使用以下两种方法之一：

系统I描述快速、自动和无意识的思维处理。我们在日常生活中经常使用这种方法，可以完成以下任务：

通过定义这两种思维体系，Kahn解释了为何人类难以以统计数据的形式进行思考。他认为，系统I思维基于直观推断和偏见来处理我们每天接触的大量刺激。举个例子，如果法官只根据历史案例判断案件，而不管新案件特有的细微差别和差异，那么法官使用的就是直观推断。此外，他还定义了以下偏见：

这是一种被无关数字左右的倾向。例如，熟练的谈判者会使用这种偏见，他们首先会提出低于自己预期的价格（锚点），然后再提出稍高于锚点的价格。

在我们脑海中，事件发生的频率并不是对实际概率的准确反映。这是一种心理捷径：假设可以记住的事件更有可能发生。

这是指我们倾向于用简单的问题替代困难的问题。这种偏见也经常被称为合取谬误或“Linda问题”。以下示例提出了问题：

Linda今年31岁，单身、直言不讳、非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注歧视和社会正义问题，并参与了反核示威活动。

大部分研究参与者选择了第二个选项，即使该选项违反了概率定律。在他们看来，选项二更能代表Linda，因此他们使用了替代原则来回答问题。

Kahn认为这可能是我们最重要的偏见。乐观和损失厌恶为我们提供了控制错觉，因为我们倾向于只处理那些已经观察到的已知结果的可能性。我们通常不会考虑已知的未知因素或完全不可预见的结果。我们对这种复杂性的忽视，解释了为什么我们会使用较小的样本量对未来结果做出强有力的假设。

框架是指提供选择的上下文。例如，如果以90%的存活率而不是10%的死亡率作为框架，则更多受试者倾向于选择手术。

这种偏见常常出现在投资领域，人们愿意继续投资于表现欠佳、前景堪忧的资产，而不是退出投资，转向前景更为乐观的资产。

考虑到系统I和II，以及偏见和直观推断，我们应该设法采用合适的数据呈现方式，确保将数据正确地传达给我们的系统I思维过程。这样，我们的系统II思维过程才能准确地分析数据。我们的无意识系统I每秒能够处理大约1,100万条信息，而我们的意识每秒只能处理40条信息。

此外，我们还必须考虑每种系统如何利用我们的感官来获取信息。根据TorNorretanders的《用户错觉》(TheUserIllusion)，在两种系统中，大部分信息都由视觉处理：

由于我们的潜意识系统会通过视觉处理更多信息，因此数据可视化是传达数据集模式和见解的完美解决方案。当人们看到可视化数据时，眼睛和大脑只需要不到500毫秒的时间即可处理图像中所谓的前注意视觉属性。ColinWare在其《信息可视化：设计的感知》(InformationVisualization:PerceptionforDesign)中定义了前注意视觉属性：

我安排时间的工具超级简单，待办清单，时间记录表，复盘和总结。这3个简单的工具，带着一群朋友做了16天，开始每个人都说自己很忙，且每个人都说自己情况特殊。真相是他们都在瞎忙，为了盲目的自我感动，把自己装的很忙的样子。不能告诉他们如此血淋淋的真相，我只有一个要求，就是大家把每天的时间开销截图发进群里，然后我提问他们回答我。16天过去了，我问大家最近还忙吧？每个人没有那么忙了，感觉效率高多了。我问怎么办到的？他们说每天虽然只用了3-5分钟复盘，不看不知道，一看吓一跳！很多事情居然都是不需要做的。解决很多问题，其实只需要一个办法：白纸黑字！只要写下来，就一定会经过脑子，然后就实现了可视化。可视化了问题就无处藏身了。

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简单来说，数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。因为人脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以更容易的解释趋势和统计数据。

数据可视化的目的，即明确、有效的传递信息。图形能将不可见现象转化为可见的图形符号，并直截了当和清晰直观的表达出来。

数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统
一。

数据可视化技术包含以下几个基本概念：数据可视化①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

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