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數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)筆記:數(shù)據(jù)可視化

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   導(dǎo)讀: 本篇來源于書籍《數(shù)據(jù)之美—一本書學(xué)會可視化設(shè)計(jì)》的學(xué)習(xí)后整理所得。全篇主要圍繞數(shù)據(jù)可視化的5個步驟展開,其中重點(diǎn)內(nèi)容是第三步:“應(yīng)該使用哪種可視化形式”。本篇旨在帶你全面認(rèn)識了解可視化,所以一些具體的工具的使用并未涉及,只是羅列類一些常用的可視化工具。

   你有什么數(shù)據(jù)

關(guān)于可視化,人們一般的理解是先設(shè)想要達(dá)到的可視化效果,然后在去尋找相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

這樣經(jīng)常會造成:“現(xiàn)有的數(shù)據(jù)不能夠做出事先設(shè)想的可視化效果,或者是想要制作理想的圖表需要獲取更多的數(shù)據(jù)。”

而實(shí)際上關(guān)于可視化的步驟應(yīng)該是先認(rèn)清你有什么數(shù)據(jù)。

為了更好的進(jìn)行可視化,我們將數(shù)據(jù)分為分類數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、多元變量數(shù)據(jù)四大類。

  1、分類數(shù)據(jù)

分類數(shù)據(jù)是指針反映事物類別的數(shù)據(jù)。如:用戶的設(shè)備可以分為Iphone用戶和andorid用戶兩種;支付方式可以分為支付寶、微信、現(xiàn)金支付三種等。諸如此類的分類所得到的數(shù)據(jù)被稱為分類數(shù)據(jù)。

  2、時序數(shù)據(jù)

時序數(shù)據(jù)也稱時間序列數(shù)據(jù),是指同一統(tǒng)一指標(biāo)按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列。如:每個月的新增用戶數(shù)量、某公司近十年每年的GMV等。諸如此類按時間順序來記錄的指標(biāo)對應(yīng)的數(shù)據(jù)成為時序數(shù)據(jù)。

  3、空間數(shù)據(jù)

空間數(shù)據(jù)是指用來表示空間實(shí)體的位置、形狀、大小及其分布特征諸多方面信息的數(shù)據(jù),它可以用來描述來自現(xiàn)實(shí)世界的目標(biāo),它具有定位、定性、時間和空間關(guān)系等特性。空間數(shù)據(jù)是一種用點(diǎn)、線、面以及實(shí)體等基本空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示人們賴以生存的自然世界的數(shù)據(jù)。

  4、多變量

數(shù)據(jù)通常以表哥形式的出現(xiàn),表格中有多個列,每一列代表一個變量,將這份數(shù)據(jù)就稱為多變量數(shù)據(jù),多變量常用來研究變量之間的相關(guān)性。即用來找出影響某一指標(biāo)的因素有哪些。

關(guān)于數(shù)據(jù)你想了解什么

關(guān)于數(shù)據(jù)你想了解什么也就是針對數(shù)據(jù)進(jìn)行提問。

你想從中得到什么結(jié)論(平臺上的用戶中哪個地區(qū)的用戶較多、數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最具有權(quán)威的人物是誰、2016年的GMV環(huán)比去年是增加類還是降低類)。

了解什么到什么現(xiàn)象(學(xué)生成績好壞可能與家庭背景是否具有一定的相關(guān)性、應(yīng)屆生收入和畢業(yè)院校是否有一定的相關(guān)性)。

   應(yīng)該使用哪種可視化形式

在前面我們已經(jīng)說過,在做可視化的過程中,我們需要先明確我們有什么數(shù)據(jù),然后再去研究這些數(shù)據(jù)適合做什么類型的可視化,再然后從這些適合的可視化類型中選擇能夠很好的滿足我們需求的(即能夠更好的幫助我們了解我們想要的)視圖。

為了找到合適的可視化形式我們需要先介紹兩個內(nèi)容:有哪些可視化形式、如何讓可視化更加清晰。

  1、有哪些可視化形式

基于數(shù)據(jù)的可視化形式有:視覺暗示、坐標(biāo)系、標(biāo)尺、背景信息以及前面四種形式的任意組合。

(1)視覺暗示:

是指通過查看圖表就可以與潛意識中的意識進(jìn)行聯(lián)系從而得出圖表表達(dá)的意識。常用的視覺暗示主要有:位置(位置高低)、長度(長短)、角度(大小)、方向(方向上升還是下降)、形狀(不同形狀代表不同分類)、面積(面積大小)、體積(體積大小)、飽和度(色調(diào)的強(qiáng)度,就是顏色的深淺)、色調(diào)(不同顏色)。

   (2)坐標(biāo)系:

這里的坐標(biāo)系和我們之前數(shù)學(xué)中學(xué)到的坐標(biāo)系是相同的,只不過坐標(biāo)軸的意義可能稍有不同。常見的坐標(biāo)系種類有:直角坐標(biāo)系、極坐標(biāo)系和地理坐標(biāo)系。

大家對直角坐標(biāo)系、極坐標(biāo)系比較熟悉,這里說一下地理坐標(biāo)系。

地理坐標(biāo)系是使用三維球面來定義地球表面位置,以實(shí)現(xiàn)通過經(jīng)緯度對地球表面點(diǎn)位引用的坐標(biāo)系。但是我們在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的時候一般用投影的方法把其從三維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成二維的平面圖形。

(3)標(biāo)尺:

前面說到的三種坐標(biāo)系只是定義了展示數(shù)據(jù)的維度和方向,而標(biāo)尺的作用是用來衡量不同方向和維度上的大小,其實(shí)和我們熟悉的刻度挺像。

(4)背景信息:

此處的背景和我們在語文中學(xué)習(xí)到的背景是一個概念,是為了說明數(shù)據(jù)的相關(guān)信息(who、what、when、where、why),使數(shù)據(jù)更加清晰,便于讀者更好的理解。

(5)組合組件:

組合組件就是根據(jù)目標(biāo)用途將上面四種信息進(jìn)行組合。

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   2、如何讓可視化更加清晰

如何讓可視化更加清晰:

(1)建立視覺層次:

把圖表在視覺上進(jìn)行分層,把非重點(diǎn)信息弱化,重點(diǎn)信息強(qiáng)化突出。

(2)增強(qiáng)圖標(biāo)可讀性:

● 讓數(shù)據(jù)點(diǎn)更容易比較

● 留白,圖表之間留有一定空間的空白。

(3)高亮顯示重點(diǎn)內(nèi)容:

高亮就是以特殊形式顯示的內(nèi)容,便于讀者在一堆數(shù)據(jù)中很快抓住重點(diǎn)。

(4)注釋可視化:

一般指圖標(biāo)的標(biāo)題部分。幫助讀者更好地理解圖表的意思。

   能夠進(jìn)行可視化的工具有哪些

  1、Microsoft Excel

對于這個軟件大家應(yīng)該并不陌生,對于一般的可視化這個軟件完全足矣,但是對于一些數(shù)據(jù)量較大的數(shù)據(jù)則不太適合。

   2、Google Spreadsheets

Google Spreadsheets是基于Web的應(yīng)用程序,它允許使用者創(chuàng)建、更新和修改表格并在線實(shí)時分享數(shù)據(jù)。基于Ajax的程序和微軟的Excel和CSV(逗號分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本鏈接標(biāo)記語言(HTML)的格式保存。

   3、Tableau Software

Tableau Software現(xiàn)在比較受大家的歡迎,既可以超越Excel做一些稍微復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析,又不用像R、Python那種編程語言進(jìn)行可視化那么復(fù)雜。好多人都有推薦這款軟件。

  4、一些需要編程性語言的工具

R語言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。這里主要是列舉一下有哪些編程語言可以實(shí)現(xiàn)可視化,具體如何實(shí)現(xiàn)需要讀者自行學(xué)習(xí)。我目前主要是在學(xué)python的可視化,稍后會分享一篇用python進(jìn)行可視化的學(xué)習(xí)筆記。

   透過可視化你看到了什么、有什么意義

把數(shù)據(jù)可視化以后,你需要從中發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性以及通過數(shù)據(jù)暴露出來的問題。比如你會發(fā)現(xiàn)某天的新注冊用戶顯著高于或低于其他天的數(shù)量,你發(fā)現(xiàn)這個問題了,你就需要去調(diào)查該問題出現(xiàn)的原因,然后解決他。

或者是你發(fā)現(xiàn)某兩個指標(biāo)具有很強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系,那么你就需要去通過其他方面去驗(yàn)證這個情況是真實(shí)存在的還只是偶然情況。

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注:本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號-張俊紅,版權(quán)著作權(quán)屬原創(chuàng)者所有,欲了解更多大數(shù)據(jù)行業(yè)相關(guān)資訊,可搜索數(shù)據(jù)觀(中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)觀察網(wǎng)www.cbdio.com)進(jìn)入查看。
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責(zé)任編輯:湯德正

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可視化數(shù)據(jù)分析
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