(3.3)--5.4-数据可视化基础.pdf

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1、 大数据导论 -数据可视化 目录 CONTENTS 数据可视化流程 01 可视化工具 02 可视化设计原则 03 数据可视化流程 图1 可视化流程概念图 数据可视化流程 数据可视化流程 在可视化设计过程中，一定要事先了解数据的来源、采集方法和数据属性，这样才能准确地反映要解决的问题。数据可视化流程 数据处理和变换：数据的处理和变换可以认为是可视化的前期处理。一方面原始数据不可避免含有噪声和误差；另一方面，数据的模式和特征往往被隐藏。数据可视化流程 可视化映射：可视化映射是整个可视化流程的核心。该步骤将数据的数值、空间坐标、不同位置数据间的联系等映射为可视化视觉通道的不同元素，如标记、位置、形状

2、、大小和颜色等。数据可视化流程 用户感知：用户感知从数据的可视化结果中提取信息、知识和灵感。可视化映射后的结果只有通过用户感知才能转换成知识和灵感。用户的目标任务可分成三类：生成假设、验证假设和视觉呈现。数据可视化流程 数据可视化工具 数据可视化工具 Data driven documents（D3）是一套面向Web的二维数据变换与可视化方法。它以轻量级的浏览器端应用为目标，具有良好的可移植性。D3可以将任意数据绑定到一个DOM，并对文档实施基亍数据的变换。用D3工具绘制的各类可视化效果图 数据可视化工具 Gephi可视化效果图 Gephi是一个应用亍各种网络、复杂系统和动态分层图的交互可视化

3、和探索平台，可用亍探索性数据分析、链接分析、社交网络分析和生物网络分析等。数据可视化工具 地图工具在数据可视化中较为常见，它在展现数据基亍空间或地理分布上有很强的表现力，可以直观地展现各分析指标的分布、区域等特征。当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，就可以选择以地图作为大背景，从而帮助用户更加直观地了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速地定位到某一地区来查看详细数据。数据可视化工具 数据可视化工具 数据可视化设计原则 数据筛选原则 直观映射原则 视图选择与交互设计原则 美学原则 适当运用隐喻原则 数据可视化设计原则 数据筛选：数据展示的信息过少，则会使用户无法更好地理解信息；若展示的

4、信息过多，则可能造成用户的思维混乱，甚至可能导致用户错失重要信息。因此，需要向用户提供对数据筛选的操作。数据可视化设计原则 视图的 交互 视图的滚动与缩放；颜色映射的控制，如提供调色盘；数据映射方式的控制；数据选择工具，用户可以选择最终可视化的数据内容；细节控制，用户可以隐藏或突出数据的细节部分。数据可视化设计原则 简单原则：尽量避免在可视化制作中使用过多的元素造成复杂的效果；平衡原则：可视化的主要元素应尽量放在设计空间的中心位置或附近，元素尽量平衡分布；聚焦原则：通过适当手段将用户的注意力集中到可视化结果中最重要的区域。数据可视化设计原则 时间隐喻和空间隐喻是可视化隐喻中最常见的两类方式。选取合适的源域和喻体表示时间和空间概念，能创造最佳的可视和交互效果。本节小结 数据可视化流程 数据采集 数据处理和变换 可视化映射 用户感知 可视化工具 可视化设计原则 时间留给知识 梦想靠近现实 你的成功 有努力陪伴