(6.6.1)--第六章-BI核心技术之可视化分析技术.pdf

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1、第6单元 BI核心技术之可视化分析技术本章概要6.36.26.1可视化设计数据可视化基本框架数据可视化分析概述数据可视化定义与发展历史数据可视化类别商务智能与数据可视化的关系数据认知可视化流程与设计业务报表与常见图表视觉感知和认知色彩应用仪表盘的可视化设计数据可视化分析概述数据可视化分析概述6.1.1数据可视化定义与发展历史CONTENTS数据可视化定义1数据可视化发展历史2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。数据可视化旨在借力图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。可视化最早萌芽于几何图表、天体位置

2、图以及地图。有赖于十六七世纪的科学进展，包括对物理测量（时间、距离和空间）的设备和理论的完善，航空、测绘、制图、浏览和国土勘探等。这些发展为数据可视化科学立下了基础。1818世纪是统计图形世纪是统计图形学的繁荣时期，苏学的繁荣时期，苏格兰工程师和政治格兰工程师和政治经济学家经济学家William William PlayfairPlayfair在在17861786年年出版的出版的Commercial and Commercial and Political AtlasPolitical Atlas（商业和政治地图（商业和政治地图集）中发明了分布集）中发明了分布图和条形图图和条形图丹麦和挪威17

3、00-1780年间的贸易进出口序列图（William Playfair，1786）饼图第一次出现在饼图第一次出现在William William PlayfairPlayfair18011801年出版的年出版的Statistical Statistical BreviaryBreviary（统计摘（统计摘要）中要）中1789年土耳其帝国在亚洲、欧洲和非洲的疆土比例（William Playfair，1801）法国工程师Charles Joseph Minard于1869年发布的拿破仑入侵俄罗斯信息图19世纪下半叶，系统地构建可视化方法的条件日渐成熟，进入统计图形学的黄金时期。其中，值得一提的是

4、，法国工程师Charles Joseph Minard是将可视化应用于工程和统计的先驱者用图形描绘了1812年拿破仑的军队进军莫斯科大败而归的历史事件流图1967年，法国制图师、理论家Jacques Bertin出版了图形符号学，确定了构成图形的基本要素，该书是现代信息可视化的理论基础。1977年，美国著名统计学家John Tukey发表了“探索式数据分析“的基本框架，它的重点并不是可视化的效果，而是将可视化引入统计分析以促进对数据的深入理解。1982年，Edward在 数量信息的视觉显示一书，构建了关于信息的二维图形显示的理论，强调有用信息密度的最大化问题。推动信息可视化发展成一门学科。19

5、87年，美国首次有关科学可视化的会议，报告正式命名并定义了科学可视化，认为可视化有助于统一计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计、信号处理和人机界面中的相关问题，具有培育与促进科学突破和工程实践的潜力。20世纪80年代末视窗系统的问世，使得人们能够直接与信息进行交互，进而发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异构数据集的分析工作提供支持。数据可视化分析概述6.1.2数据可视化类别CONTENTS科学可视化1信息可视化2可视分析学3科学可视化是可视化领域中最早的应用，用计算机图形学和图形处理技术，将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形或

6、图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。科学可视化技术的出现，大大加快了数据的处理速度。鉴于数据的类别可分为标量场、向量场、张量场可视化3类。标量指单个数值，即在每个记录的数据点上有一个单一的值，标量场指二维、三维或四维空间中每个采样处都有一个标量值的数据场。可视化数据场f（x，y，z）的标准做法有3种：（1）将数值直接映射为颜色或透明度，如用颜色表达地球表面的温度分布。（2）根据需要抽取并连接满足f（x，y，z）=c的点集，并连接为线或面，称为等值线或等值面方法，如地图中的等高线，标准的算法有移动四边形或移动立方体。（3）直接体绘制方法，这种方法可以以透明层叠的方式显示内部结

7、构，为观察三维数据场全貌提供了极好的交互式浏览工具。向量场可视化的主要关注点是其中蕴含的流体模式和关键特征区域。对向量场直接进行可视化的方法包括3类：（1）粒子对流法（2）将向量场转换为一帧或多帧的纹理图像，为观察者提供直观的影像展示（3）采用简化易懂的图标编码单个或简化后的向量信息张量场可视化方法分为基于纹理的方法、基于几何的方法和基于拓扑的方法3类。（1）基于纹理的方法（2）基于几何的方法（3）基于拓扑的方法“信息可视化”一词最早出现在1989年的论文中。信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用，利用计算机图形图像和数据挖掘的技术与方法，将数据信息以直观交互方式形象生动地展示给用户。在

8、金融、网络通信、生物学和BI等领域，信息可视化技术被广泛应用于辅助用户分析数据，进而发现其中蕴含的规律。信息可视化过程可以划分为三个数据转换的过程，原始数据到数据表的转换，数据表到可视化结构的转换，以及可视化结构到视图的转换。Card信息可视化模型根据Card信息可视化模型可以将信息可视化的过程分为三个阶段：（1）数据预处理。（2）绘制。（3）显示和交互。信息可视化方法根据不同的数据也可划分为以下7类一维信息可视化。二维信息可视化。三维信息可视化。时间序列信息可视化。层次信息可视化。网络信息可视化。可视分析学是指通过交互式可视化界面促进分析推理的一门科学，尤其注重的是意会和推理。可视分析方法让

9、决策者能够结合自身的弹性、创造力、背景知识，以及计算机庞大的存储和处理能力来洞察复杂的问题。利用先进的可视化界面，人们可以直接与计算机的数据分析功能进行互动，使其在复杂的情况下做出明智的决定。可视分析学涉及的学科可视分析学相关的研究领域数据可视化分析概述6.1.3商务智能与数据可视化的关系CONTENTS商务智能仪表盘1平衡记分卡2BI的目标是将商业和企业运维中收集的数据转化为知识，辅助决策者做出明智的业务经营决策。为了使分析后的数据直观、简练地呈现在用户面前，需要采用一定的形式表示发布出来，此时便是需要信息可视化技术的应用。BI中的数据可视化，是以商业报表、关键绩效指标、图形等通过可视化展现

10、，以易于访问和交互的方式来揭示数据的价值，从而改善决策人员的业务能力。BI仪表盘是一个BI综合分析展示的平台，它的展示大多有一个特定的主题或分类。大致归纳为三种：运营仪表盘，策略仪表盘和战略仪表盘。根据种类的不同，仪表盘的设计及展示也大不相同。BI仪表盘，也可以被称为管理驾驶舱，无论是管理决策者，还是企业业务流程中的普通员工，都可以利用它来展示聚合分析的结果，让决策更加快速准确，更快地推动业务流程的进展，提高工作效率。平衡记分卡的4个视角数据可视化基本框架数据可视化基本框架6.2.1数据认知在可视化之前，为了精准地通过数据的可视化表达传播信息，除了要对数据进行处理，也要对视觉编码进行处理。数据

11、的处理包括进行数据组织与管理，以及数据分析和挖掘。视觉编码的设计是指如何使用位置、尺寸、纹理、色彩、方向和形状等视觉通道，以映射需要展示的每个数据维度。可视化作为人机交互手段，贯穿于整个数据科学过程人们对数据的认知，一般都经过从数据模型到概念模型的过程，最后得出定义、类型等，可以进行各类数学操作，而概念模型则描述的是事物的语义或状态行为等。现实世界可以用概念模型来描述，而概念模型又可以用数据模型来描述；经过两层抽象，数据便可以描述现实生活中的方方面面。在科学计算中，通常根据测量标度，将数据分为四类：1）类别型数据2）有序型数据3）区间型数据4）比值型数据类型基本操作/用途集合操作允许的统计计算

12、类别型判断是否相等=、允许互换元素间位置类别、模式、列联相关有序型判断大小=、+、-、能判断元素间的相似度变异系数数据可视化基本框架6.2.2可视化流程与设计CONTENTS数据可视化流程1数据可视化设计2设计科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结构模型，并被广泛应用于数据可视化系统中。科学可视化整个流程是线性的，描述了数据空间到可视空间的映射。如图将数据分成五大阶段，分别要经历四个流程，每个过程的输入是上一个过程的输出。科学可视化流程信息可视化流程可视分析流程图数据可视化分析流程的核心要素包括4个方面:数据表示与转换。数据的可视化呈现。用户交互。分析推理。用数据和可视化讲一个

13、好故事，用讲故事的方法来准备报表，向管理决策层解释战略与结果。不仅说明故事（数据和事实）是什么，还要说清楚“谁”、“怎样”、“为什么”，以及最常被忽略的“那又怎么样”。可视化设计的层次嵌套模型优点：无论各层次以何种顺序执行都可以独立地分析每个层次是否已正确处理。第一层：问题刻画层，概括现实生活中用户遇到的问题。第二层:抽象层，抽象相应数据类型的操作。第三层:编码层，设计编码和交互方法。本层是可视化研究的核心内容。第四层：实现层，实现算法和交互。由于层次之间互相嵌套，对各层次风险的检验不能及时完成。各个层次潜在风险的评估方法：（1）第一层的主要风险是：用户可能根本不需要数据可视化来帮助解决问题。

14、（2）第二层的主要风险是：选定的任务和数据类型无法解决既定任务目标。（3）第三层的主要风险是：选定的设计方法的视觉编码效果不佳。（4）第四层的主要风险是：算法的性能和精度无法达到要求。数据可视化基本框架6.2.3业务报表与常见图表CONTENTS什么是业务报表1业务报表系统的组件2常见图表概览3业务报表是一个包含业务相关信息的文件。业务报表（也称为企业报表）是优化企业决策与企业知识管理的核心部分。用于建立报表的基础是各种来自组织内部和外部的数据源。报表在管理决策中的作用根据内容与形式，报表可分为3类：正式报表非正式报表简短报表。根据报表的管理目的，报表可以分为3类：指标管理报表仪表盘报表平衡积

15、分卡报表。OLTP 数据供给ETL 数据存储业务逻辑发布折线图（Line Chart）。是最常用于描述时间序列数据的图表，如图所示。折线图表示两种变量之间的关系，常用于追踪在一个时间段内的趋势或变化。折线图柱状图（Bar Chart）。柱状图常用于比较不同类别的数据，例如各个部门的或产品类别的广告支出百分比。柱状图可以横向的，也可以是纵向的。也可以进行堆积，在一张图上显示多个维度。柱状图饼图（Pie Chart）。是一种圆饼状的图，如图所示，常用于显示特定度量的相对百分比。饼图散点图（Scatter Plot）。常用于分析两个或者三个变量之间的关系（二维或三维图）。散点图气泡图（Bubble

16、Chart）。是散点图的强化版本，通过改变气泡的大小和颜色，用户可以加入新的数据维度，表达数据更丰富的内涵气泡图漏斗图5）漏斗图适用场景：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。5）地图适用场景：适用于有空间位置的数据集。优劣势：特殊状况下使用。地图6）雷达图适用场景：雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。雷达图专业图表是基本图表的特例衍生出来的，或者是相对较新的图表，用于解决特定领域或特定问题的图表。（1）直方图（Histogram）（2）甘特图（Gantt Chart）（3）计划评审技术图（PERT

17、Chart）（4）地图（Map Chart）（5）子弹图（Bullet Chart）（6）热图（Heat Map Chart）（7）突出显示表（Highlight Table）（8）树状图（Tree Map Chart）可视化设计视觉感知和认知6.3.1视觉感知和认知CONTENTS视觉感知和认知的定义1视觉感知处理过程2用户进行数据处理和可视化分析的过程：数据；处理；可视化；用户；直接交互；群组；现实世界决策；行为；组织、社会、政治等环境。用户在客观世界与社会环境中进行数据处理与可视分析的框架 感知：客观事物通过感觉器官在人脑中的直接反映。视觉感知：人类感觉器官眼对应的感知能力。认知：在认识

18、活动的过程中，个体对感觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、判断和问题解决的信息加工处理过程。大脑对于视觉信息的记忆效果和记忆速度好于对语言的记忆效果和记忆速度。感知心理学家通常将视觉分为低阶视觉和高阶视觉两种类型。视觉突出举例视觉感知和认知6.3.2色彩应用CONTENTS颜色与视觉1识色与辨色2配色方案3配色与信息图表所表达的关系4颜色可以包含相当丰富的信息，非常适合用于对信息编码即数据信息到颜色的映射。颜色、形状和布局构成了最基本的数据编码手段。颜色感知的形成是一个复杂的物理和心理相互作用的过程，因此，人类对颜色的感知不仅由光的物理性质决定，也受到心理等因

19、素的影响，还会受到周围环境的影响。关于颜色视觉理论，主要存在两个互补的理论：三色视觉理论与补色过程理论。三色视觉理论认为人眼的三种锥状细胞分别优先获得相应敏感波长区域光信号的刺激，最终合成形成颜色感知。补色过程理论。认为人的视觉系统通过一种对立比较的方式获得对颜色的感知：红色对应绿色，蓝色对应黄色，黑色对应白色。这两个理论分别阐述了人眼形成颜色感知的过程。学会识色与辨色，是了解色彩的最基本途径。1）色彩对信息图表的重要性。对于信息图表来说，色彩的重要性可从心理、生理两个方面进行解析。（1）从生理的角度。（2）从心理的角度。综上所述，色彩在可视化设计中，占有极为重要的地方。2）认识色彩的三个属性

20、。（1）色相，人们辨别色彩的第一准则。（2）明度，就是指色彩的明暗程度。（3）纯度，就是指色彩的纯净程度。3）读懂每一种色彩。红色：积极、昂扬、大胆、正直、健康橙色：欢乐、温暖、和睦美好、兴奋、华丽黄色：活力、活泼、可爱、融洽、柔和绿色：平和、友爱、朝气健康、乐观蓝色：明智、理性、干净、冷静、机灵紫色：高雅、别致、优雅、非凡、温存、孤傲白色：纯净、圣洁、细致、清透、唯美灰色：平淡、谦和、朦胧、谦逊、沧桑注意：随着每种色彩的明度或纯度发生变化，其性格也会随之发生改变。在信息视图的配色中，我们建立了一个12色的色轮作为参考。基本的色轮要分为暖色和冷色。1）类似色表现亲密的信息元素。一般将色环上的间

21、隔在30左右的配色称为类似色。2）邻近色 表现和谐又独立的信息的元素。当配色在色环上的间隔保持在大于等于60，且小于等于90的范围内时，将其称为相似色。3）对比色表现对立的信息元素。五种对比配色方式，皆能表现出信息元素间的对立、分明的关系。对比配色的方式对比及互补色相配色对比明度配色对比纯度配色无色与有色的对比冷暖对比配色4）三角式配色构建最稳固的信息元素。5）渐变配色表现层层递进的信息元素。方式一：明度渐变配色。方式二：纯度渐变配色。方式三：色相渐变配色。视觉感知和认知6.3.3仪表盘的可视化设计CONTENTS仪表盘设计1信息图的含义、属性和作用2数据可视化的图表注意事项3信息可视化案例4

22、仪表盘最显著的特征是三层信息架构：监控、分析、管理仪表盘中可以通过颜色编码用于指定KPI的好坏，绿色箭头表示不同阶段销售额趋势是上升还是下降，以及趋势的好坏。所有的仪表盘和其他信息可视化工具都具有以下特征：（1）使用可视化组件（2）对用户来说简明易懂（3）将不同系统的数据整合为一个独立的和一致的业务视图。（4）能够对基础的数据或报表进行钻取（5）呈现了动态的、真实世界的视图（6）几乎不需要定制编码就可以实施、部署和维护。某一科技公司的CEO仪表盘销售回款界面行销工时界面营销项目报备界面数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集

23、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。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。含义：信息图将信息和数据以可视化的方式呈现出来,使得复杂的数据更有效地组织和汇总起来。属性：必须呈现出数据；具有明确的目的性；大量的数据集可以被用户理解。作用：视觉化的信息能够更好的帮助用户深化理解内容，相比之下文字信息更容易让用户迷惑，无法第一时刻把握到其中的意义和精髓。信息图是当前主流且重要的信息呈现手段，原因如下所述：设计更容

24、易吸引人注意 单纯的数据可能是单调的 由于互联网的强传播性 让信息更加清晰和简明1）饼图顺序不当。饼图顺序不当2）在线状图中使用虚线。在线状图中使用虚线3）数据被遮盖。数据被遮盖4）耗费用户更多的精力。耗费用户更多的精力5）柱状过宽或过窄。柱状过宽或过窄6）数据对比困难。数据对比困难7）错误呈现数据。错误呈现数据8）不要过分设计。过分设计9）数据没有很好归类和重点区分。数据没有很好归类，没有重点区10）误导用户的图表。误导用户的图表 基于数据生成的数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近，并且有时能够相互替换使用，但是这两者其实是不同的。数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息可视化是指某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在设定好的数据中。信息可视化案例1信息可视化案例2信息可视化案例3信息可视化案例4本章小结数据可视化的崛起成为大数据时代的一个显著特征。一方面，数据赋予可视化价值，另一方面，可视化则增加了数据的灵性。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。然而，无论传递的信息是关于什么，使用数据可视化时要牢记以下四个条件：一是了解受众。二是足够了解数据。三是懂得说故事。四是简单有力。谢 谢 观 看