第4章 新媒体数据的可视化

AIGC与新媒体数据分析（慕课版）新媒体数据的可视化目录CONTENTS新媒体数据可视化概述AI辅助制作数据可视化图表新媒体数据可视化图表概述新媒体数据可视化图表的制作Part1新媒体数据可视化概述数据可视化是一种通过图形、动画等形式将数据以直观、生动、形象的方式展示出来的技术。它的目的是使数据更加易于理解和分析，帮助用户快速抓住数据中的关键信息和趋势。新媒体数据可视化是指将新媒体数据通过可视化、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。其不仅可以提升数据的视觉吸引力，还可以让数据之间的关系得到更直观、清晰的展现，帮助新媒体运营人员从中获得更多信息。新媒体数据可视化的定义新媒体数据可视化是将复杂抽象的数据，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便人们理解、记忆、传递的过程。新媒体数据可视化的作用体现在以下几个方面。（1）提高数据的视觉吸引力在新媒体数据分析过程中，通过对新媒体数据进行可视化处理，数据的展现形式变得更加美观，从而提高数据的视觉吸引力，吸引用户的注意力。（2）更直观、清晰地展现数据关系新媒体数据可视化可以让数据之间的关系得到更加直观、清晰的展现。新媒体运营人员可以通过可视化图表快速理解数据之间的联系，从而获得更多的信息。（3）辅助理解数据人眼对可视符号的处理速度远快于数字或文本。因此，可视符号常常被用来辅助理解数据。在新媒体时代，对大量数据进行可视化处理，可以帮助决策者快速洞察数据内涵、理解数据价值，并据此做出决策。（4）降低信息认知成本以图形化的方式呈现数据，可以减轻人们的记忆负担，加深人们对抽象信息的认识与理解，降低信息认知成本。（5）便于发现隐藏特征与规律对发布时间、转发数量、转发路径等数据进行可视化处理，可以有效发现隐藏在信息传播网络中的特征与规律。这对理解和预测信息传播趋势具有重要意义。新媒体数据可视化的作用新媒体运营人员在进行新媒体数据可视化（简称数据可视化）时，应该遵循一定的原则。（1）目标明确在进行数据可视化时，应该明确其目称。数据可视化的最终目标是解决业务中的某个问题或发现某个问题。如果脱离业务目标，数据可视化就失去了意义。（2）了解受众在进行数据可视化时，应该与受众进行深入沟通。数据可视化的结果如果不能被受众理解，就失去了实际的应用价值。（3）简洁明了图表的主要作用是传递信息，数据可视化应尽量避免冗余和不必要的细节，简洁的图表不仅可以减少干扰，更能帮助读者更清晰地看到重要的数据。新媒体数据可视化的原则（4）配色合理图表的颜色搭配应该不刺眼，颜色间过渡自然。合理的色彩搭配可以增强图表的观赏性，调动读者的情绪。（5）风格一致设计和创作风格保持一致，可以帮助读者更容易理解和使用可视化图表。例如，在创建多个图表时，采用相同的颜色和字体风格，可以提高可读性和识别度。（6）显示必要的数据在数据可视化中，不需要将所有的数据都显示出来，而要强调那些对表达观点来说很重要的数据。新媒体运营人员需要对数据进行筛选，使信息展示量恰到好处，同时区分主要和次要信息。新媒体数据可视化的原则Part2新媒体数据可视化图表概述在新媒体领域，数据可视化图表的种类繁多，每种都有其特定的用途和优势。下面介绍几种常见的新媒体数据可视化图表类型。1．柱形图和条形图——数据对比数据对比就是将两个或多个数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示其中的发展变化情况及变化规律。柱形图和条形图及其变形和组合常用于数据对比。在选择图表类型时，既要考虑应用场景和数据信息，又要考虑对比目标。分析人员可以参考图4-4中的常见规则进行选择。新媒体数据可视化图表的类型选择图表类型后，还需要对它进行灵活的设计，从而制作出直观且有侧重点的用于数据对比的图表。需要注意的是，在进行数据对比时，一定要先确定合适的对比标准，常用的对比标准有时间标准和空间标准。图4-5所示为不同时间标准的柱形图，图4-6所示为不同空间标准的条形图和柱形图。新媒体数据可视化图表的类型2．折线图/面积图——查看数据趋势查看数据趋势是指了解一项或多项指标在连续时间段内的变化情况及变化趋势，其目的是对研究对象的发展前景进行预测。通常可以选择折线图或面积图来体现数据变化趋势。在特定的情况下，还需要把折线图与柱形图、折线图与面积图组合起来，从而制作出满足分析需求的图表。选择图表类型时，要根据应用场景和数据信息，以及分析目标决定。图4-7所示为趋势分析图表的选择思路。新媒体数据可视化图表的类型选择图表类型后，需要对它进行灵活的设计，从而更直观地展示数据变化趋势。当数据表中有时间序列时，就需要对数据进行趋势分析，如分析商品价格波动情况、分析并预测商品价格波动情况、分析各车间产量变化趋势、分析各车间产量及总产量变化趋势等，如图4-8所示。新媒体数据可视化图表的类型3．饼图/旭日图/圆环图——查看数据占比查看数据占比，通常是为了进行结构分析。一般而言，某部分的比重越大，其对总体的影响也就越大。在结构分析中，经常使用的图表类型有饼图、旭日图、圆环图等，如图4-9所示。新媒体数据可视化图表的类型4．直方图/散点图/气泡图/雷达图——查看数据分布查看数据分布是指通过图表来了解数据在指定维度或区间内的分布情况，从而分析数据规律。在Excel中查看数据分布时，常用的有直方图、散点图、气泡图和雷达图，根据数据分布的特点，有时还需要在基础图表的基础上进行特殊的设置，从而制作出满足分析需求的图表。进行分布分析，可以参考图4-10的思路选择图表类型。新媒体数据可视化图表的类型当有大量的统计数据分布在不同的数据区间，而需要分析每个数据区间有多少个数据时，就需要进行定量分析，可以使用直方图；当需要在不同维度下分析数据的分布位置时，可以使用散点图、气泡图或雷达图。具体实例如图4-11所示。新媒体数据可视化图表的类型新媒体数据可视化图表是由多个元素构成的，这些元素使得复杂的数据变得易于理解和解读。图4-12所示为新媒体数据可视化图表的一些主要构成元素。新媒体数据可视化图表的构成（1）图表标题图表标题是图表的名称，它能说明图表的主要内容。在图表中，标题是必不可少的元素。（2）坐标轴及标题坐标轴是指图表的横坐标轴和纵坐标轴，它们用于表示数据的范围和数值。坐标轴需设置清晰的标题来明确代表的维度。（3）数据标签数据标签通常包含具体的数值，起到引导作用，能够让读者快速找到数据项目所对应的坐标轴，从而准确地判断对应的数值，并更好地理解图表中的数据。（4）图例图例用于说明图表中不同类型、不同颜色的数据系列分别代表什么。这对理解复杂的图表非常重要。（5）网格线网格线分为横网格线和纵网格线，主要起引导作用，能够让读者在阅读图表时快速找到数据项目所对应的横坐标轴和纵坐标轴，从而准确地判断对应的数值。（6）图表区、绘图区、数据系列等图表区、绘图区、数据系列等构成了图表的基本框架。图表区显示图表的背景颜色，当插入的图表被激活后，就可以对该区域填充颜色或添加边框线。绘图区是以坐标轴为界并包含所有数据系列的区域。数据系列则是图表中相关数据点的集合。新媒体数据可视化图表的构成Part3新媒体数据可视化图表的制作制作新媒体数据可视化图表的常用工具在新媒体时代，数据可视化图表成为表达和传播信息的重要工具。选择合适的工具制作新媒体数据可视化图表有助于更好地呈现数据，提高信息的传达效率。本小节介绍几种制作新媒体数据可视化图表的常用工具。1．Excel在新媒体数据的可视化过程中，Excel是一种常见的数据处理和分析工具。Excel在制作新媒体数据可视化图表方面具有许多优势，无论是对初级用户还是专业人士来说，都是非常实用的工具。（1）界面友好，易于上手Excel是日常工作中不可或缺的工具，它的用户界面友好，易于上手。即使是对数据可视化不熟悉的用户，也能很快学会使用Excel创建图表的方法。（2）图表类型丰富Excel提供了多种图表类型，包括柱形图、折线图、饼图、散点图等，这些图表可以满足不同类型数据的可视化需求。制作新媒体数据可视化图表的常用工具（3）数据处理能力强Excel具有丰富的数据处理功能，可以进行数据清洗、数据转换等操作，使得数据更适合进行可视化展示。（4）灵活性和可定制性强在Excel中，用户可以通过设置和添加不同的图表元素来绘制创意图表。（5）与其他MicrosoftOffice应用程序集成Excel可以与Word、PowerPoint等其他MicrosoftOffice应用程序集成，使得数据的可视化结果可以方便地融入报告或其他文档中。（6）易于分享和协作Excel支持实时协作，多人可以同时编辑同一个工作簿。此外，创建的图表也可以方便地分享给其他人。制作新媒体数据可视化图表的常用工具2．EChartsECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它可以流畅地运行在PC端和移动设备上，兼容大部分浏览器。ECharts的设计初衷是简化数据可视化的过程，使得开发者能够轻松创建复杂而美观的图表。ECharts提供了丰富的功能。（1）丰富的图表类型ECharts提供多种图表类型，包括折线图、柱形图、饼图、地图、热力图、桑基图和树状图等。丰富的图表类型可以满足不同的可视化需求。（2）高度定制化ECharts支持高度定制化，开发者可以通过配置项对图表进行精细的调整，如自定义颜色、线条样式、标签和提示框等。（3）强大的数据处理能力ECharts不仅支持处理静态数据，还支持处理动态数据和大规模数据。其内置的数据处理工具可以进行数据筛选、聚合和转换，确保即使是复杂的数据集也能快速高效地可视化。制作新媒体数据可视化图表的常用工具（4）交互功能ECharts提供了丰富的交互功能，使用户能够与图表进行互动。例如，用户可以通过鼠标悬停、单击和缩放等操作与图表互动。ECharts的事件系统允许开发者捕捉用户的交互行为，并做出相应的反应。（5）响应式设计ECharts具有良好的响应式设计，能够在不同设备和屏幕尺寸上自适应显示图表。无论是在计算机、平板电脑还是手机上，ECharts都能提供清晰、美观的图表展示效果。3．FineReportFineReport是一款企业常用的报表设计工具，它不仅能够帮助用户制作出美观的数据可视化图表，还能够实现数据的录入、权限管理、定时调度等。它践行零编码的理念，易学易用，功能强大，用户通过简单在拖曳操作便可制作复杂报表。制作新媒体数据可视化图表的常用工具4．PowerBIPowerBI是由微软推出的数据可视化工具，它支持快速对数据进行可视化。用户可以通过PowerBI导入数据，并通过各种图表类型来展示数据。PowerBI提供了许多图表类型，如柱形图、折线图、散点图、饼图、热力图、地图、漏斗图、树形图等。（1）数据可视化功能在PowerBI中，数据可视化主要是通过制作视觉对象来完成的。预置的视觉对象种类丰富，可以从不同的角度来展现数据。例如，折线图可以用来展示数据随时间变化的趋势，而仪表板则可以用来显示目标的达成情况。（2）交互式报表制作PowerBI可以帮助用户制作交互式报表。用户可以通过添加切片器来筛选其他对象中的日期或其他类型的数据，实现交互式的数据展现。此外，PowerBI还可以将制作好的报表发布到PowerBI服务中，这样用户就可以在任何地方登录PowerBI服务来查看或修改报表。（3）自定义图表功能PowerBI允许用户创建自定义图表。这些自定义图表可以固定在内置图表面板上，下次再创建新的PowerBI文件时，这些自定义图表会自动出现。制作新媒体数据可视化图表的常用工具5．PythonPython是一种高级编程语言，以简洁、易读和强大的功能库而闻名。Python提供了多种库。要绘制图表，首先要选择合适的库，根据需要创建不同类型的图表。例如，使用Matplotlib可以绘制折线图、散点图、直方图等；而使用Plotly或Bokeh可以创建交互式的图表，提升用户体验。（1）MatplotlibMatplotlib是一个常用的绘图库，可以用于创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱形图、饼图等。（2）SeabornSeaborn是基于Matplotlib的一个高级绘图库，可以用于创建各种复杂的可视化图表，包括热力图、分布图、回归图等。制作新媒体数据可视化图表的常用工具（3）PlotlyPlotly是一个交互式的可视化库，可以用于创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、热力图、气泡图等，同时支持交互式操作和数据绑定。（4）BokehBokeh是另一个交互式的可视化库，可以用于创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、热力图、气泡图等，支持交互式操作和高维数据的可视化。（5）PandasPandas是一个数据处理库，但也可以用于创建简单的图表，包括折线图、柱形图、饼图等。（6）AltairAltair可以用于创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、热力图、气泡图等，支持交互式操作和高维数据的可视化。新媒体数据可视化图表的制作步骤在新媒体环境下，数据可视化图表的制作变得尤为重要。它不仅能够帮助传达复杂的数据信息，还能增强文章的说服力和吸引力。选择合适的数据可视化工具是制作图表的第一步。1．创建图表图表的创建基于数据源，有数据才有图表。图表的数据源一般是统计汇总表或者数据量比较少的明细表。根据数据源的不同，创建图表的方法也不尽相同。（1）根据连续区域的所有数据创建图表如果创建图表的数据源是工作表中连续区域的所有数据，那么用户只需单击该数据区域的任一单元格，然后通过插入图表命令插入选定类型的图表。（2）根据选定的部分数据创建图表如果创建图表的数据源是工作表中的部分数据，那么用户需要先选定作为图表数据源的数据区域，然后再通过插入图表命令插入选定类型的图表。例如，创建一个反映6月短视频和直播销售额的图表.新媒体数据可视化图表的制作步骤2．编辑图表图表创建完成后，用户还需要对其进行适当的编辑，如编辑图表标题、编辑图例等。（1）编辑图表标题编辑图表标题主要包括添加和修改图表标题。（2）编辑图例图例是由文本和标识组成的，用来区别图表的系列。并不是所有的图表都需要图例，如单系列图表就不需要。一般情况下，图表默认带有图例，用户可以根据需要对图例的位置进行调整。如果不小心删除了图例，用户可以再将其添加到图表中。（3）编辑坐标轴标题除了饼图和圆环图，其他的标准图表一般至少有2个坐标轴：数值轴（即纵坐标轴，y轴）和分类轴（即横坐标轴，x轴）。如果再加上次坐标轴，则可能有3个或者4个坐标轴。默认创建的图表是没有坐标轴标题的，为了使2个坐标轴的意义更明确，用户可以为其添加坐标轴标题。新媒体数据可视化图表的制作步骤（4）编辑数据标签数据标签是指图表中显示图表有关信息的数据。在图表中添加数据标签可使图表更直观、更具体。（5）编辑数据系列图表创建完成后，如果想要减少、增加数据系列，该怎么办呢？根据数据来源的不同，编辑数据系列的方法也不尽相同，但是总体来说差异不大。在创建图表时，大多数数据来源于固定区域，所以下面以数据来源为固定区域的图表为例，讲解如何编辑数据系列。增加数据系列的常用方法有两种：拖曳扩展区域法和重新选择数据源法。（6）更改图表类型图表创建完成后，如果用户发现图表类型不能满足自己对数据的可视化分析需求，则可以更改图表类型。常用的更改图表类型的方法有两种：一种是使用快捷菜单，另一种是使用菜单按钮。更改图表类型也可以分为两种情况：一种是更改整个图表的图表类型，另一种是更改某个数据系列的图表类型。新媒体数据可视化图表的优化在初步创建并编辑完成的图表中，线条往往是最基本的粗线条，并不能作为最终呈现结果，还需要对图表进行优化，使图表既能突出重点信息，又能达到美观易读的视觉效果。图表的优化主要包括数据系列、数据标签、网格线、坐标轴标题、图表标题、图表字体及大小等的优化。1．柱形图的优化数据系列是图表的主体，它的布局直接影响整个图表的布局。通常默认插入的柱形图，其柱形与柱形之间的间隙是比较宽的，会让人觉得图表整体比较零散，因此通常需要将间隙适当调窄，如调整为柱形宽度的80%～120%。另外，柱形的颜色等也是可以调整的。2．折线数据系列的优化折线数据系列主要需要调整的是折线的颜色和数据点的颜色。Part4AI辅助制作数据可视化图表AI辅助制作数据可视化图表的优势相比传统方式，AI辅助制作数据可视化图表具有以下优势。（1）提高效率，节省时间传统的数据可视化通常需要手动选择图表类型、调整配色、设置坐标轴等，耗时较长。而AI可以自动完成这些操作，用户只需上传数据或输入需求，AI即可快速生成图表。（2）降低技术门槛对于不具备编程或数据分析背景的用户，AI提供了友好的交互界面和智能推荐功能，使得数据可视化变得简单。（3）智能推荐图表类型AI能够根据数据的结构、维度和分析目标，自动推荐合适的图表类型，避免用户因经验不足而选择不当的图表类型。（4）自动优化图表样式AI可以自动调整图表的颜色、标注等，提升其美观性和可读性，使其更符合设计原则。（5）辅助数据解读AI能对图表内容进行自动分析，生成数据解读文本，帮助用户理解数据背后的含义和趋势。AI辅助制作数据可视化图表的常用工具AI被广泛用于制作数据可视化图表，不仅提高了效率，还增强了图表的可读性。下面介绍几种AI辅助制作数据可视化图表的工具。（1）镝数图表镝数图表是一款功能强大的在线数据可视化工具，用户只需输入数据即可一键生成网页交互图表，如数据动图、矢量图表、信息图表等。此外，它还提供了树图、桑基图、漏斗图等100多种图表种类，并提供了上千种适用于不同场景的可视化图表模板，如图4-54所示。AI辅助制作数据可视化图表的常用工具镝数图表还支持基于AI的数据分析和图表处理。目前，AI分析提供了数据趋势、综合分析、数据对比、维度解释、相关性分析、数据要点、异常识别、分布分析等多种预设指令（见图4-55），辅助用户快速对图表内容进行数据分析。图4-56所示为“6·18”抖音直播投放的数据分析情况。AI辅助制作数据可视化图表的常用工具（2）文心一言文心一言是百度推出的一款知识增强型大语言模型。该模型能够与用户进行对话、回答问题、协助创作等，帮助用户更高效地获取信息、知识等。用户在创建新媒体数据图表时，可以直接在文心一言中输入需求，系统会详细描述如何构建一个图表，并提供一个模拟的图表示例。（3）DeepBIDeepBI是一款由DeepInsight推出的智能数据分析平台。它能够通过AI自动处理数据、生成代码、构建可视化图表。它的核心特点是一键生成和AI驱动。DeepBI具有简洁明了的操作页面和智能化的功能设计，使得即使是没有任何数据分析基础的用户也能轻松上手。它能够处理大量复杂数据，并提供深入分析结果。无论用户需要什么类型的数据或什么样的图表展示效果，DeepBI都能迅速响应，生成对应的可视化图表。这大大降低了数据分析的门槛，使得非技术人员也能轻松进行数据分析和监控。（4）CodeInterpreterCodeInterpreter是OpenAI推出的一个工具，它能够在数据分析和可视化方面发挥作用。CodeInterpreter可以自动生成代码并执行，用户只需上传数据，它就能自动分析数据表结构和数据本身，并根据数据的特性选择适合的可视化图表类型。此外，用户如果对其所选的图表类型不满意，还可以直接给出指令，要求使用特定的图表类型。AI辅助制作数据可视化图表的操作流程使用AI辅助制作数据可视化图表通常包括4个主要步骤，分别是准备并上传数据、输入分析需求、AI自动生成图表、调整与导出图表。（1）准备并上传数据用户需准备结构化的数据文件，常见格式为Excel或CSV。数据文件中应包含清晰的字段标题（如“日期”“销售额”“渠道来源”等），避免合并单元格、空行或格式混乱，因为数据越规范，AI识别的准确率越高。准备好数据文件后，将其上传至所选AI工具，多数AI工具支持拖曳上传或点击上传按钮完成操作。（2）输入分析需求上传数据后，用户需通过自然语言或界面选项向AI工具描述分析意图。例如，可以输入“展示各月份销售额变化趋势”或“分析不同渠道的销售占比”。AI工具会根据这些描述理解并分析目标，部分AI