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透过现象看本质:如何真正实现数据可视化?

发表于2013-05-31 10:04| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者唐小引

摘要:大数据和云服务很火,但说到底,其最终目的还是将信息呈现给客户。在CMDN俱乐部第28期活动中,ThoughtWorks前端工程师陈显军从数据可视化谈起,详解数据可视化设计流程、原则、工具,以及如何避免一些常见的陷阱。

大数据所蕴含的能量最终如何有效地传递给用户,这不仅需要借助最新的前端技术,也对用户体验设计提出了另外一个层面的要求。在CMDN俱乐部第28期活动中,ThoughtWorks前端工程师陈显军从数据可视化谈起,详解数据可视化设计需要注意的流程、原则,以及如何避免一些常见的陷阱。


图:ThoughtWorks前端工程师 陈显军

以下为ThoughtWorks前端工程师 陈显军的演讲实录:

最近几年,大数据和云服务,很火。我们在谈论大数据时,往往会谈到数据挖掘、数据分析,但实际上还有很重要的一块,因为所有数据的分析、挖掘,其最终目的都是将信息呈现给客户。所以我觉得可视化这一块,是最终面对客户的,最终是让用户可以体验到你所有的设计,但背后的数据,用户看不到。

数据可视化,一步一步来

数据可视化包含许多步骤,在此我简单地罗列一下(如下图所示),比如说可能做数据搜集、爬数据,或者到不同的业务部门进行搜集,然后对这些数据进行处理,进行数据过滤,相当于数据的预先处理。再接下来就是数据挖掘、分析,从大量的数据当中找出有用信息。


图:数据可视化流程

在数据挖掘、分析出来之后,如果呈现一串数据或者一个表格,这样很难吸引人,也很难打动客户。因此,对于客户而言,应该直接接触到Represent(表现)、Refine(改善)、Interact(交互)三个阶段。将数据进行可视化的展现,让数据生动起来,这就是数据可视化的一个比较简单但非常重要的流程。

说到可视化的展现,通常对于任何一门技术或行业来说,就是提炼出一个最基础的东西,提炼数据在本质上是有原则的,不是说我们可能觉得可视化,就自己通过想象去展现。

数据可视化,怎么个可视法?

  • 从图形基本元素说起,怎么选择?

图形基本元素众多,长短、倾斜度可体现数据变化,图形大小、明暗度、色彩、形状等都可进行可视化展现。通过高矮可以区分数量大小,通过颜色可以区分类别。要想将最重要的信息传递给用户,相应的坐标图、说明文字、分类都是非常重要的。


在互联网上有着各式各样的图形,但为什么最基础的图形最常见?因为它的表达方式最为准确,也最为直观,用户很容易可以理解它要表达的内容。比如Map,可以通过不同的颜色来区分人口的密集度。还有Wordle,在早期博客上就有,某个词出现次数越多,字号就越大。



  • 怎么组合?怎么展现?

我们开始说了最基本的图形,那么该如何去选择这些图形元素进行组合、展现?我在组合时经常会犯下一些错误,但这些错误你很难会发现。


图:分类不过5

就拿饼状图来说吧,我为了简单一点,把文字全部去掉,只留下个光秃秃的饼状图,因此,要进行区分就需要根据颜色来。但一旦分类超过某一个量,用户就很难区分哪一个多哪一个少,哪怕你加了标签和说明。饼状图表达方式非常准确,但如果分类过多的话,就应该考虑使用其他的表达方式。

数据可视化展现涉及到哪些工具?

数据可视化工具实际上分为三类,第一类是纯粹从设计角度去考虑。比如我们要对设计师做信息化的展现,我们就画一个图,不需要精确的比例,也不需要背后有很明确的数据来支持。还有一种是单独的工具,包括给设计师、程序员用的工具。此外,还有一种是完全通过程序的手段去生成图像。


实现数据可视化比较专业的工具:

  • Adobe Illustrator
  • Microsoft Office Excel
  • Tableau
  • D3.js:D3.js是一个JavaScript库,用于处理基于数据的文档。D3.js能够帮助开发者使用HTML/CSS/SVG处理日常生活中的数据。
  • Processing


图:R语言——可用于常见的数据挖掘分析,并将结果以可视化方式展现

通常,我们有两种做法,一种即是数据可视化,另一种则叫做信息可视化。数据可视化基于数据本身,更注重背后的数据支持;信息可视化基于设计,譬如在一幅地图上展现“哪个区域人口密度最大”,不一定标识具体的人口数量,也不一定精确到小数点。

如果做数据可视化展现的话,可以去“纽约时报”(点击链接查看纽约时报可视化图表)等网站上看看,因为在数据的分析和展现方面,纽约时报在业界已经做得非常成熟了。

讲了这么多,主要是我们怎么去实现数据可视化,但真正做数据可视化的目的是什么?是为了告诉用户他们最终需要知道的信息。实际上,我们做数据可视化的目的就是讲故事,将隐藏在数据背后的、特别重要的信息以讲故事的方式分享给用户。

(文/唐小引 责编/张宁)


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