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数据可视化是什么意思,简单的数据可视化案例

发布日期:2021.05.11 09:23:45 信息来源:小编 点击次数:

虽然我们工作也经常做show为主的可视化,但长期而言,可视化最好是一种有用的东西。

在使用气泡来表示面积时,比如说A公司市场份额是B公司的2倍。一定要确保面积之间的倍数关系的准确性。

生活中数据可视化

人脑就是有些奇怪的特性,比如一句话三四个逻辑可能就把你考倒了,一篇很长的文章你也背不下来,凭这两点,你轻松地就被电脑秒杀了,但有时候你的反应能力比电脑都强,比如视觉,你一眼就认出了隔壁家老王就是老王,电脑却很难。

人的视觉能力强大,导致了我们通过视觉去感觉数据比直接看数据更快速,一眼看到趋势。

可以看到,配色表紧挨着顶部的灰度渐变,调整渐变叠加(之后就能得到精确的渐变色值),然后从那些断点处选取颜色,测试配色在实际运用中的效果。

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所以我在的媒体,一般都是会告诉你文章的流量怎么样,但是这个不是你的KPI。而且我有一些同事是非常非常反对用这个东西来考核他们,就是觉得我们作为记者,我的工作就是做出有质量高质量的好报道,让我好报道来赚钱,这不是我应该考虑的,如果我要去考虑这个事情,就是businessside的工作没有做好。

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在Echarts出现之初,功能还不是那么完善,可视化工作者往往会选择HighCharts。Highcharts系列软件包含HighchartsJS,HighstockJS,HighmapsJS共三款软件,均为纯JavaScript编写的HTML5图表库。Highcharts是一个用纯JavaScript编写的一个图表库,能够很简单便捷的在Web网站或是Web应用程序添加有交互性的图表。Highstock是用纯JavaScript编写的股票图表控件,可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表,Highmaps是一款基于HTML5的优秀地图组件。

可视化输出:基于视觉原理和任务特性,选择合理的生成工具和方法,生成可视化作品。

输入区允许你在图表中输入信息,或是寻找特定名字或位置,或为了输入你自己的信息。

什么是数据可视化设计

这里引入一个概念——可视编码,它数据信息映射为可视化元素的技术,其通常具有表达直观、易于理解和记忆的特性。数据包含属性和值,相应可视编码也由两部分组成:标记和视觉通道,标记代表数据属性的分类,视觉通道表示人眼所能看到的各种元素的属性,包括大小、形状、颜色等,往往用来展示属性的定量信息。例如,对于柱状图而言,标记就是矩形,视觉通道就是矩形的颜色、高度或宽度等。

不要随意地删除图表所包含的内容。这样会造成别人读图表时产生困难。虽然网上有很多教程教你制作图表时要删删删,但我在这里要告诉你,那是错误的。

如果我们要将数据呈现给第三方,另一个基本但关键的要点是使用标题,它和之前的轴标记非常相似。

所以在这期播客中,不仅能听到中美数据可视化的工作体验、数据可视化这个行业近几年来的观察,还能听到美数课的诞生往事、数据可视化达人的求学求职八卦。

有些时候,排版可以提升视觉效果,增加额外的情感和洞察力。但数据可视化不包括在内。坚持使用简单的无衬线字体(通常是Excel等程序中的默认字体)。无衬线字体即是那些文字边缘没有小脚的字体。字体选择可以影响文本的易读性,增强或减损预期的含义。因此,最好避免艺术字体并坚持使用更基本的常用字体。

这样炫酷的数据可视化,小编真的不会。开个玩笑,其实工作中我们并不需要作出很炫酷的视觉呈现,数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息,有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。因此在设计过程中,每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非图表制作者个人。

前端数据可视化是什么意思

许多图表使用不同的视觉样式来表示不同的数据,如颜色、形状或大小。一个图例或样例告诉你这些样式是什么意思,从而帮助你阅读图表。

平时,我们在制作图表可视化的时候,常常会遇到要处理大量数据的问题,而如何将这些数据通过图形化的方式表达显得尤为重要。所谓一图胜千言,图表用的好,真的是会事半功倍的。但现实情况下,很多小伙伴遇到的问题是:

 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

可视化设计中优先选择哪些视觉通道?有多少种视觉通道可供使用?某个视觉通道能编码什么信息,能包含多少信息量?视觉通道表达信息能力的区别?哪些视觉通道互不相关而哪些又相互影响? 

可视化处理:对输入的数据进行各种算法加工,包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作,并将数据与视觉编码进行映射;