数据可视化数据分析,数据可视化技术风险

大数据可视化分析论文

一个数据的故事是建立在好几个属性上的，其中最重要的两个属性是真实（truth）和关联性（relevance）。缺乏真实性的故事也许是一个完美的故事，但是却不可能是一个好的数据的故事（datastory）。如果数据故事包含了虚假和半真半假的叙述，就不能产生具有实际意义的成效。我们需要这些挖掘的技术来发现数据中包含的真相。可视化应该是包裹在数据真相之外的包装，它应该是清晰而明确的；我们放置其中的每个点、每根线条、每种颜色以及每个图形都应该承载着一些信息来表征数据（故事）中的真相。

连接地图非常适合用来显示地理连接和关系，也可以通过研究连接地图上的连接分布或集中程度来显示空间格局。

在这里我们得到的教训是，您必须要小心保持可视化展示的简洁性，尽可能简单地利用观众的前注意处理过程，这有利于他们进行后续视觉信息处理接收。

我们并不是坚持将所有的数据都可视化。如果数据中的信息可以用电子邮件中的一句话来总结，那就尽管这么做；如果数据中的信息可以在一个简单的表格中很好地展示，那也尽管这么做。我们在这里让数据可视化的目的是为了更好地交流数据信息。如果我们有一种方法可以让数据交流变得更有效、更简洁或者更简单，那我们就应该毫无顾虑地使用这样的方法。我们并非意在让可视化成为数据信息的中心点。所有的故事都存在于一个上下文，它们都要具有故事开始、经过、结局这些过程。在整个数据信息交流的过程中，可视化能起到十分重要的支持作用，但是它不应该是数据交流的唯一方式。我们应该专注于成功地进行故事叙述，而叙述的方法仅仅是一个达到目标的手段而已。

数据可视化分析模型

下来，我们简单介绍一下数据可视化技术在金融、工业生产、现代农业、医学、教育科研、人工智能等领域的应用。

单一流向线所代表的移动规模或数量由其粗幼度表示，有助显示迁移活动的地理分布。

网络图数据容量有限，并且当节点太多时会形成类似「毛球」的图案，使人难以阅读。

限制扫视运动耗费的时间。跳跃更长距离的扫视运动会花更多的时间，千万别把重要视觉特征放置在展板角落或者边缘。让观众在更长距离之间做扫视运动会减少他们真正观察视觉特性的时间（同时增加了扫视运动耗费的时间）。

数据可视化分析思路

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气泡地图适合用来比较不同地理区域之间的比例，而不会受区域面积的影响。但气泡地图的主要缺点在于：过大的气泡可能会与地图上其他气泡或区域出现重迭。

气泡图是一种包含多个变量的图表，结合了散点图和比例面积图，圆圈大小需要按照圆的面积来绘制，而非其半径或直径。

不要认为二维空间对数据可视化工作的限制就仅如同半音音阶内仅有12个音符对于西方音乐的限制。已经有大量的关于在二维图像内做信息传递的研究，接下来我们着重看看由两位统计学家（WilliamS.Cleveland和RobertMcGill）在19世纪80年代中期发表的两篇开创性的论文。并且，他们也确实如论文中所述的那么做了。他们做了实验，将不同的主题放在不同图形中，并且测量了对定量信息做可视化解码的准确度。在他们的第二篇论文中，更新了实验结果，并且提出了一组有序的可视化编码结果和按照相对准确度排序的可视化解码类型，见图5。

数据可视化分析例子

子弹图最初由StephenFew开发，用来取代仪表盘上如里程表或时速表这类图形仪表，解决显示信息不足的问题，而且能有效节省空间，更可除掉仪表盘上一些不必要的东西。

饼形图(PieChart)把一个圆圈划分成不同比例的分段，以展示各个类别之间的比例。

数据可视化技术现状

强烈推荐菜鸟系统学习Excel函数的宝典，也就是上面这本，非常适合新手学习。

右图相当清晰地显示了发生的事情，并且很容易区分这四种不同设备的流量情况；而左图的散点图有些难以区分，但是能够看出不同种类设备流量的趋势和区别。曲线图擅长准确地表达数据，其能够在一定范围内比较数值点并且可以用线的斜率来表现数值的变化。例如，图中打印机数据流具有较大斜率。最常见的是曲线图一般在水平轴（通常是时间）上是有序的值并且在垂直轴线上有一个或多个刻度（可能会根据演示的需要翻转其方向）。在这个图例中，y轴上的刻度是每5分钟（按时间序）的网络数据包个数，其中每条曲线表示不同设备类型的流量统计。

可是，过多气泡会使图表难以阅读，但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题（点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息），也可选择重组或筛选分组类别。

推荐的制作工具是：AnyChart、ECharts、JavascriptMaps、Curved、Straight、ZoomCharts。

南丁格尔玫瑰图(NightingaleRoseCharts)又称为「极面积图」。