图大杀猫:数据可视化的真善美

释放双眼,带上耳机,听听看~!
数据,听起来是与普通生活几乎毫无关联的词汇,如果不是从事运营、UI、产品、技术等相关领域,或者爱好炒炒股、买买彩票,数据几乎与大多数人不会扯上什么关系。我们先来看看数据与数据可视化的大体释义——数据是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。在计算机系统中,

数据,听起来是与普通生活几乎毫无关联的词汇,如果不是从事运营、UI、产品、技术等相关领域,或者爱好炒炒股、买买彩票,数据几乎与大多数人不会扯上什么关系。

我们先来看看数据与数据可视化的大体释义——


数据

是事实或观察的结果,是对客观事物的逻辑归纳,是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。在计算机系统中,数据以二进制信息单元0,1的形式表示。

数据可视化

是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量,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。

我们为什么要做数据可视化?数据可视化的真善美是什么?下面给大家看一张图。

1.jpg

上图是2016年6月份微博话题、关键词被提及的统计次数趋势数据表。归纳下来可以称之为“三个事件”:

1吴亦凡事件

吴亦凡事件并不是发生在截图中的这个时间段,而是发生在截图之后的6月14日,一直延续到现在似乎已发展成为现实版连续剧。

截图中的高点,是吴亦凡宣传新片前后所达到的峰值,截图之后时间段所发生的事件,加之当事人、相关人士、媒体拉锯战展示出的数据“K线”,必定会促使新峰值的产生。

2朴有天事件

6月10日,一名李姓女子向韩国警方提起对朴有天的性侵诉讼,5天后相继有四名女性向警方提出诉讼,此事件在微博大规模发酵,代表朴有天关键词的这根红线早已不是截图中的低起伏状态。

3李易峰事件

5月27日,李易峰驾驶兰博基尼在北京朝阳区与桥墩相撞;

6月16日,李易峰兰博基尼案出结果,李易峰因事故逃逸、驾驶未悬挂车牌的车两项违法行为,罚款2000元,记24分;

截图数据线基本可以呈现事件被曝光、多方发声、粉丝维护、各方拉锯、当事人官方发声的数据波动情况。

我们可以看到,针对微博这个大平台所产生的这些数据,不仅仅只是冰冷冷的数字,在应对数据线、甚至是人为制造数据线起伏的背后,也许就站着一整支训练有素的应对队伍。

而数据可视化,让这只队伍所看到的更直观、反应更迅速、应对更准确、预测更准确,在做宏观规划时,单一部门内部的协调、多部门的协作更为快捷。

所以,我觉得数据可视化就是用一幅图“告诉”用户一个深层次的故事。它将强大又复杂的数据和文字通过图形化的方式清晰、有效的传达给用户正确有用的信息内容。


而我们熟悉的那些地图、表格和最原始的统计图表(饼图、柱状图、直方图、散点图),这些都是数据可视化的最基础和常见应用。

 Beautiful Visualization


以上所说的,只是数据可视化真与善,如果在此之上,达到数据可视化的‘美’,就更好了。

最初人们都是使用静态数据可视化,但是交互式数据可视化也随之迅速发展,让用户更先进的与数据可视化进行查看,得到更深层次的细节、更为清楚的具体数据。而设计师们就是要设计一种表现形式,是二维的、动态的、静态的、实时的还是允许交互的。

让我们看下面收集的一些静态的、可交互的、还有动画过渡的可视化例子吧。

1数据可视化最早杰出的作品

2.png

门捷列夫的元素周期表,最初的是纯文本的形式,后来进行图形化之后将多种类型的数据编码以表格的行和列表现元素属性的周期性变化。这是最早证明可视化图形的高效性、内容的丰富性。

2GIF的形式用时间换取空间

3.gif8个国家从1990-2050年的人口不同年龄人口比例变化

这是GIF动画的形式用时间换取空间,在有限的屏幕空间中展示更多的数据。显示随着时间进程这8个国家不同年龄人口统计数量的变化。


当我们遇到这种要将一个内容较多的故事压缩成了一张可视化图形的时候,不妨用photoshop制作一个GIF,这无疑是个很好的方式,还易于在微博等社交工具传播。

4.gif

上图也同样是gif的数据表,可以看到丛1970-2013年美国人饮食习惯和主要食物种类人均每日消费量的变化。

3即时交互呈现

5.gifMedicamentalia对于各国药品价格的交互呈现

Medicamentalia是西班牙非盈利新闻机构基金发起的,对不同国家药品价格和人们对药品的支付情况做出的数据库。采用了用户熟悉的控件切换条件,显示的结果也发生了变化。在选择地区时用了复选框来定义数据需要显示的范围。

这是一份大型的、多变量的数据集,而他们以即时和交互式的方式提供过滤数据集的方式,让用户快速的筛选出他们想要看到的信息量。

4通勤可视化

6.gif

Mark根据ACS数据将人们的通勤行为进行了可视化,呈现之后很直观也很有趣。

5热力图研究

7.jpg

这张热力图通过颜色的变化差异,得出用户点击频次最多的地方用高亮显示,直观的让我们知道用户的关注点在哪里。热力图也是用户行为分析的常见方法,给UE分析师提供观察用户行为,做出设计改进意见的数据基础。

6艺术性质的数据可视化

8.jpg

9.jpg

Visualcomplexity.com网站里介绍了数据可视化很美丽的方法和进一步的参考资料,拥有超过1000张的图片。还包括创意设计意图的组合形式、内涵以及迷人的案例。

7游戏世界的数据可视化

10.jpg


策略游戏《瘟疫公司》用航线路径与病毒数据展示了游戏中的理念,可以说,可视化数据的精美呈现已经成为现在大部分游戏的主流。或许,达到数据可视化的“真善美”就是下一代的新艺术领域?(部分图片源自“社会网络与数据挖掘”)

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