数据可视化平台软件汇盒科技

 “纯色在自然界中并不常见，因此请节制地使用它们，只用来突显图形中的重要内容，”数据可视化记者阿尔伯托·卡洛（AlbertoCairo）在其2013年出版的的《功能艺术》（TheFunctionalArt）中写道，“将柔和的色调用于其他情况，例如灰色、浅蓝色和绿色。”

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在这里，Twitter利用自身的数据以评估今年欧洲杯期间因进球而产生的兴奋程度。

随着科学数据变得越来越复杂，科学家将需要继续开发新型的可视化工具来处理这种复杂性。为了使这些可视化效果对科学家和公众都有效，数据可视化设计人员将必须对人类的视觉处理进行深刻的研究，以便与大脑合作，而不是与之对抗。

王邦说：“颜色相互作用的影响是一个严重的问题。”在生命科学中一个普遍的例子是热图，通常用于揭示两组数据之间的关系。“如果翻阅杂志，你会发现三分之一的图表都是热图。这是一种非常流行的数据可视化形式，实际上会让人们对科学数据的理解产生偏差，”他说。

让读者看到数据，这是可视化的重点。确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。

本文挖掘了21款炙手可热的数据可视化工具，干净利落的高颜值信息图，就要这样做！

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饼图通常用于比较一个整体中的各个部分，这是一项挑战认知能力的视觉任务。读者需要判断每块饼图之间的面积差异，或中心的角度的差异：两种类型的差异辨别都比辨别条形图的柱子长度差异要困难得多。在很多情况下，条形图都是更好的选择。

有没有想过餐馆的厨房到底有多干净？下面便是一个非常简便的伦敦在册餐馆食品卫生分解图，以行政分区和分级划分。

数据可视化目的

热图用颜色表示不同样本中的相对基因活性，绿色表明基因更活跃，最活跃的显示为亮绿色；红色表明基因不那么活跃。

数据可视化分析系统

使问题更加复杂的是，颜色之间的过渡有时似乎是渐进的，而有时似乎更为突然。另一方面，基础数据通常具有一致的变化率，与彩虹图的不均匀性不匹配。英国雷丁大学的气候科学家埃德·霍金斯（EdHawkins）说：“你可能会在彩虹图上看到不存在的界限，或者忽略确实存在的界限。”甚至科学家在解释自己的数据时也可能陷入这种错觉。

概率密度曲线图本质与直方图类似，不过纵轴不是频数而是频率。正如折线图和面积图一样，概率密度曲线图也可自由选择要不要面积投影。这个图太学术了，一般出现在数学教材中（比如正态分布……）。

这两个案例从广义上来说都是“数据可视化”所表现的方式完全不一样，案例1更侧重数据数据分析和使用，案例2更侧重与理念和品牌的传递。

值得一提的是，柱状图一般需要排序：如果分类型变量是有序的，按照它本身的顺序排列即可；如果分类型变量无序，那么则根据数值型变量的大小进行排序，使柱状图的高度单调变化。（排序的宗旨是直观的表达出想展示的规律）

在某些科学学科中，饼图只是显示特定类型数据的标准做法，而且我们很难推翻这种传统。“在表观遗传学中的某些领域，我们必须展示饼图，”王邦说。他正与博德研究所的生物医学科学家合作，创建了更好的可视化效果，“我知道饼图的缺点，但是（这个领域）每一篇论文都用饼图展示，因此人们继续坚持用它”。

这一系列来自NESTA的视图描绘了创意工作者们在英国各地的分布状况，包括了所有被英国文化、媒体与体育部门定义的创意岗位。

用人话简单来说，数据可视化就是用图形的方式来表征数据的规律。

数据可视化的作用

明亮鲜艳的颜色就像是把所有的字母都大写想要强调一样，你的听众感觉你在对他们大声推销。单调的颜色，反而能很好地用于数据可视化，因为它们可以让你的读者理解你的数据，而不至于被数据淹没。

通过一定的形状、颜色和几何图形的结合，将数据呈现出来。为了让读者能读清楚，图表设计者就要把这些图形解码回数据值。

桑基图看起来跟平行坐标图有点像，但含义不一样。桑基图主要的用法是表征流量在各个层级的流动关系，上一层如何向下一层分散，下一层如何由下一层汇聚。

本文旨在总结数据可视化基本套路，理解了本文的内容，就算不能在数据可视化比赛中拿奖，应付日常工作应该也够了。熟悉了套路怎么看，再结合专业知识，就可以解释可视化结果了。