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数据可视化,金 剑 2012/04/20,什么是数据可视化?,一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实际看到的比我们期望看到的内容丰富得多!,不同的认知角度,产品设计 表述想法的工具 设计人员 漂亮的视觉表现 开发者 信息编码方式,借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息 维基百科,数据可视化分为“科学可视化”与“信息可视化”两个方向,科学可视化 Scientific visualization,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 Information visualization,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,为什么可视化?,海量数据,每天交易信息 用户的访问数据 在线交易情况,复杂的数据,复杂的数据结构 复杂的数据关系 复杂的逻辑分类 复杂的.,呈现数据特征,呈现数据特征,可视化展现形式,气泡图 树 平行坐标轴 时间轴 网络图 堆栈图 地图 热力图,流程图 标签云 矩阵图 散点图 折线图 数据表 雷达图 其他类型,气泡关联图,http:/www.worldshap.in/#/03/US/,树图-互联网各类型网站占比,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,平行坐标轴移民潮,充分利用色块大小,颜色来直观传达信息,交互体验良好 http:/peoplemov.in/,时间轴,British History Timeline,地图,热力图,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。,标签云利器-Wordle介绍,Wordle:Wordle是标签云生成工具,可说是这类工具的鼻祖。你只需输入一个网址,就能为这个网页生成关键词标签云。各个关键词的大小与其出现频率成正比。你还可以方便地定制标签云的展现形式。,Seesoft 超酷的代码可视化工具,如何进行数据可视化? 可视化的过程,可视化数据的七个阶段,获取 数据来源 分析 数据结构 过滤 关注信息 挖掘 统计辨析 表述 视觉模型 修饰 清晰易读 交互 操作控制,如何分析?,想表达什么? 想解决什么样的问题? 是否可以实现?,谁你是这个数据的使用者? 他们需要什么样的数据?,谁你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?!,如何确定我们数据内容?,轮胎直径(Wheel size): Numberic 胎面宽度(Tire width): Numberic 价格(Price): Numberic,有那些数据类别?,分类Categorical(如:类别) 序列Ordinal(如:排名,时间) 数量Quantitative(如:数字) 关系Relational(如:层级,影响等) 位置location,如何表现数据及其之间关系?,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,有哪些数据表现方式及属性?,可视化开发工具,D3.js / protovis: 开发框架 Processing / Processingjs: 简单易用,强大互交可视化开发库,Java/JS Sketchpad: Processing应用在线IDE R + ggplot2: 统计和设计库 Heatmapjs: Html5 WebGL可视化库,Processing/ProcessingJS - Java/Canvas,.ar/letters/en/,D3.JS SVG,HeatmapJS WebGL实现的3D地球,/cases,推荐资料
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