本文作者星河里的章魚喵,文章通過介紹Visualization 即可視化,羅列了數(shù)據(jù)的展現(xiàn)方式。對于數(shù)據(jù)分析最困難的一部分就是數(shù)據(jù)的展示,解讀數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,清晰有效的傳達并且溝通數(shù)據(jù)信息。

對于數(shù)據(jù)挖掘,我們可以通過文中對數(shù)據(jù)可視化的案例找到分析數(shù)據(jù)、展現(xiàn)數(shù)據(jù)的方法和思路。
Data visualization 是一件很有趣的事情。最近在嘗試處理數(shù)據(jù),便順手翻了翻 visualization 的進展,然后除了 IBM 大名鼎鼎的的many-eyes。
還有一個比較好有意思的網(wǎng)站是visualizing。Visualizing 跟 many-eyes 很像,都是社區(qū)形式的網(wǎng)站,用戶可以注冊然后上傳,而且網(wǎng)站還有積累下來的很多數(shù)據(jù)供用戶使用。
當然我不是為了介紹這個網(wǎng)站才寫這篇 post 的,寫 post 是一個記筆記的過程,如果我不能從中學到什么,就有點浪費時間了。下面進入正題,我嘗試總結(jié)一下 visualization 的時候的幾個可用的經(jīng)驗。
應該使用何種形式來表現(xiàn)數(shù)據(jù)
從 visualizing.org 的分類中提取出來的有用的形式包括(不過說實話這樣分類并不是很好用)
1.Chart
2.Time series
3.Map
4.Flow
5.Matrix
6.Network
7.Hierarchy
8.Info-graphic
要可視化的數(shù)據(jù)可以分幾類(我想的不全面,歡迎補充,共同學習)
有一系列對象,他們之間相互有關(guān)聯(lián)
寫成A↔B粗體的拉丁字母表示一系列對象,比如一系列地點。
這種情況下因為要展示數(shù)據(jù)之間相互關(guān)系,所以實質(zhì)上是一個 network 圖,不過通過一些技巧可以把簡單的 network 圖變成更好的形式。
方式一:使用轉(zhuǎn)換成 flow 圖。通過把對象列出兩遍來是的原本應該是一個比較復雜難以看清的 network 變成了清晰易查找的 flow。
這類圖中我喜歡的一個是people moving 的 flow
這個 flow 圖非常好的展示了從一個國家移民到另一個國家,上面的截圖就是人們移居(migrate,是移民么?)到加拿大的情況,可以看到中國(CH)移民到加拿大的還是比較多的。通過這樣的 flow,我們可以很容易很直觀的分析數(shù)據(jù)。
方式二:圈形的 network 圖。為什么要做出圈形呢?因為圈形可以使得連線集中在圈內(nèi)部,而且可以減少數(shù)據(jù)交叉。通過 interactive design,可以使得連線無交叉。比如這個Migrants moving money:
這個截圖是中國的僑款,也就是中國移民所寄回祖國中國的錢數(shù)。可以看排除香港地區(qū),美國是的來源。
事實上這種方法與第一種本質(zhì)是相同的。
方式三:network 圖。通過點和連線來關(guān)聯(lián)。例子比如Attractions of Councils: WEF GAC interlink survey
但是這個圖實際上并不好。而且有時候,線條是可以去掉的,比如這個國際航班的可視化:
Click a nation to see all connected nations via flights. Click again to see arranged nations based on the distance. Double-click the background to reset.
截圖:
方式四:使用 table。不過為了更直觀,使用面積等方式來代表數(shù)據(jù)的大小。
比如 10 個人任意兩個人之間相互按照對對方的好感程度打分,為了展示任意兩個人 A 和 B 之間相互的好感程度,可以使用顏色柱來展示,選定一個作為兩個人好感程度相同,顏色柱之上的顏色表示 A 對 B 的好感大于 B 對 A 的好感,反之亦然。
這里有個council 之間的例子,截圖如下:
層級數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)之間可以分成幾個層級關(guān)系
就是 Hierarchy 圖,不過有時候可以省掉連線。
文章標題:數(shù)據(jù)挖掘:用可視化效果展現(xiàn)你的數(shù)據(jù)
文章路徑:http://chinadenli.net/article22/cghgcc.html
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