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我们在进行需求分析和数据收集的过程中,如果能够让数据通过图表或者一些直观的形式表现给分析员来看的话,对于结果的分析还是有很大的帮助的。所以,我们今天就给大家简单介绍一下,关于数据可视化都是如何来理解操作的,下面就开始今天的主要内容吧。
信息图
信息图本身是一个合成词,由信息和图两个词组成多称之为(Infographics或InfographicsGraphics),在40年代的时候就开始出现,使用在报纸及新闻类杂志方面,其中杰出的代表阿根廷的信息图先驱AlejandroMalofiej,在1993年西班牙设立了以他为名的主要针对信息图表设计的Malofiej奖。
在报纸、杂志等纸质媒体中,为了让读者感到新奇且直观容易的理解,运用了大量的信息图解的表现。
信息图早已融入我们的日常生活中,目的为了创造方便舒适的生活环境,使人们的生活变得更加安全舒适。
为什么人们会对信息图的传播内容更有效呢?主要原因是因为视觉是人类最强的信息输入方式,人类感知周围世界最强的方式,在BrainRules《大脑法则》一书中,发展分子生物学家JohnMedina写道:“视觉是迄今我们最主要的感官,占用了我们大脑中一半的资源。”信息图提供了一种语境的方法(LanguageofContext),通过展示多个维度数值并且相互比较来为受众提供语境,使我们更高效的把内容反射到大脑中。
在以纸质媒体为主的报刊杂志的传统行业中信息图是对实际事物的描述,而在互联网行业中侧更多的是对数据的描述。将数据图形化的过程又称之为数据可视化。把数据,包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现出来。
这种用图形化对数据进行描述设计的过程,我们通常称为【数据可视化】。有时候,可视化的结果可能只是一个条形图表,但大多数的时候可视化的过程会很复杂的,因为数据本身可能会很复杂的。一般流程包括【数据收集】-【数据分析&清理】-【可视化设计】,从抽象的原始数据到可视化图像。
要做出好的【数据可视化】,拆分出来核心要先了解什么是【数据】。
数据
数据是可视化的基础,它不仅仅是数字,要想把数据可视化,就必须知道它表达的是什么。根据BenShneiderman的分类,信息可视化的数据分为以下几类:
一维数据:X轴一个维度如果1、2、3、4···
二维数据:X,Y两个二维度(1、2),(3、4),(5、6),(7、8)···
三维数据:X,Y,Z三个维度(1、2、3),(4、5、6),(7、8、9)···
多维数据:X,Y,Z,···多个维度(1、2、3、4、···),(5、6、7、8、···)
时态数据:具有数据属性的数据集合。
层次数据:具有等级或层次关系数据集合。
数据种类划分是十分多的,但是这些数据都描述了现实的世界中的一部分,是现实世界的一个快照。除了类型,数据的数量级也影响这数据的表达结果。
小数据量(小于100)展示一下静态结果,中数据量(1K~100K)呈现数据反映的事实,大数据量(大于1M+)用于研究分析,推测结果。
有了【数据】下一步就可以开始做数据的【可视化】。
可视化
通俗地说,可视化设计的目的是“让数据说话”,用图形去讲述数据的故事。可视化是一种表达数据的方式,是现实世界的抽象表达。它像文字一样,为我们讲述各种各样的故事。作为一种媒介,可视化已经发展成为一种很好的故事讲述方式。
那什么是好的可视化作品呢?
好的可视化设计需要具备统计和设计方面的知识。没有前者,可视化只是插图和美术练习;没有后者,可视化就只是研究分析结果。统计和设计的知识都只能帮助你完成数据图形的一部分。
好的可视化设计能让你有一见钟情的感觉,你知道眼前的东西就是你想看到的。既可以是艺术的,同时又是真实的。而不是直接把数据转换成图表,找到数据和它所代表事物之间的关系按照“数字化叙事”去做设计,这是全面分析数据的关键,同样还是深层次理解数据的关键。
我们在网上可以看到大量的优秀的数据可视化图,这些优秀的作品都会以这种“数字化叙事”的方式,告诉用户数据的意义。
当然好的数据可视化图都是不断迭代优化出来的,判断是不是一个好的数据可视化可以按照以下的步骤去考虑。【你有什么数据】->【关于数据你想知道什么】->【数据可视化的表现方式】->【你看到了什么?有意义吗?】。每一个问题的答案都取决于前一个答案,不断的去问自己,每个环节有没有问题,这样才能做出最好的设计。
我们一直在讲数据可视化的目的是有两个:一个是更好地分享和传达数据信息,二个是通过设计之美有效地缩短信息的传达。这是可视化的最根本的目的,可视化的定义在不同人眼中是不一样的。作为一个整体,可视化的广度每天都在变化,但是这是一个新的领域,我们可以用一种全新的方式去认识世界的过程,数据可视化,改变对数据的呈现和思考方式。
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