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数据可视化成功的重点在于数据整理

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​数据发现,大部分数据可视化爱好者做不出具有良好逻辑的信息可视化图,主要问题是在于不知道如何整理数据。

整理数据是让大多数人非常头疼又不得不面对的事,家都不想收拾,何况是很多组长的都差不多的数据。完整的数据信息表达能够体现你对问题的调研程度和严谨程度,且体现了一名优秀的设计师该有的逻辑性。

数据是基础

数据是可视化的基础,一旦数据有了良好的逻辑顺序安排,那么选择适合的信息可视化图表加以配合,就很容易达到清晰明了的效果。

虽然之前我们提过可视化图表不要过度依赖EXCLE,但在前期数据整理阶段EXCLE还是一个离不了手的工具(大型真香现场)

你在调研后得到了一手资料、二手资料,有数据,有文字信息,那么整理数据就是一个复杂的过程。

该如何把数据串联成纵横都能联系的上的图表,这就是问题的关键,这也是信息可视化的第二个步骤。

许多同学跳过这个步骤或者说在这一步没有好好推敲,就急着进行下一步——图表的选择,但这是十分错误的。

数据整理流程

关于具体的数据整理流程同学们可参考下图:

信息可视化的数据分为以下几类,这里大家要注意的是:先制作统计图表,再选择图表类型。

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。

数据的划分

信息可视化运用了形象化的方式把不易理解的抽象画、感性化的概念直观的表现和传达出来。它是一个视觉元素/语言与信息/数据组合,最终与观众交流,这三者的关系会相互转换。

在拆分数据的时候,我们要明白,整理数据的核心是你要知道什么是数据,它不仅仅是数字,信息可视化可以划分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据等等。

虽然数据的种类划分有很多,但是这些数据它们是描绘现实世界的真实表达多维数据可视化方法,数据的数量级划分也会影响数据表达的结果。

数据可视化的图片并不是一次就能做好的,在数据整理后,制作图片后,总是需要经过多次修改,数据可视化的图都是不断通过迭代优化出来的。

判断一个数据可视化图是否是好的图,需要考虑以下5大灵魂问题:

你有什么数据?

关于数据你想知道什么?

数据可视化的表现形式是什么?

你从数据可视化的图中看到了什么?

看到的讯息是否是有意义的?

问题环环相扣,后一个答案取决于前一个答案,所以对于这些问题,我们在制作信息可视化的时候需要反复推敲。

多维数据图

当然,最完美的方案是你能能整理出来的一个多维数据,建立多维数据库,通过多维数据的组合,在自己的数据可视化图中,更多的展现数字信息。

多维数据库是指将数据存放在一个门维数组中,人们可以通过多维视图来观察数据。

多维数据库增加了一个时间维多维数据可视化方法,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。

1858年全球移民的流线图,色块代表移民者的母国,线宽代表移民人数(一毫米相当于1500人)

看不懂?看案例

数据可视化大家想要做好有两个关键点始终不能忽略:

1. 在整理、筛选好逻辑顺序后,尽可能展现更多数据

2. 以较新的角度观察和体悟问题表达的重点

以史上最杰出的绘图大师——查尔斯.约瑟夫.米纳德绘制的地图为例,他在一生绘制了无数张图表,在绘图的技巧、绘图的主题上做了许多的创新,他不仅开创了许多重要的主题绘图技巧,也改良了其他技术。

他是在70岁退休后才开始全心全意整理和创建数据地图的,那么下面列举他的几个案例分享:

下图表现的是1858年法国各地运送到巴黎市场的肉品数量。

圆饼图是英国工程师普莱菲(William Playfair)创造的。但是米纳德时把圆饼图运用到地图上的第一人,并加入了自己的创新,把圆饼图制作成了比例符号。

圆饼的不同大小,代表各个地区被提供肉品的数量,不同的肉类被分成了不同的颜色,黑色是牛肉、红色是小牛、绿色则是羊肉。有供应肉品的地区以黄色标示,而没有供应的地区以浅褐色标示。

现今,这种制图方法依然被沿用。

国各地运送到巴黎市场的肉品数量

下图是米纳德以时间演进呈现同一个资讯,表现棉花进口图,这一张绘图也是一个很好的范例,流线结合地图里并不是米纳德首创,但他确实提高了这么做的水准。

这些地图是用来说故事的,米纳德说,信息地图对「你的眼睛说话」。米纳德绘制各种事物的流线,从煤、葡萄酒到人和语言,米纳德总是以资讯为优先,因此经常使地图变形以容纳所有资讯。

以上。信息可视化看起来很复杂,但实际确实也不简单。它需要你们有完整清晰的逻辑来思考问题,解决问题,且还能展现你出色的设计能力。所以,希望今天的文章进一步解决了同学们信息可视化的问题,勤加训练的同时还能提高自己的逻辑思考能力。

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