数据可视化什么意思数据可视化平台有哪些

数据可视化目的

位置(position)：一般来说图形各个元素的位置是由数据决定的，不过在不影响分析的前提下为了视觉美观也可以做一些微调。比如有的散点图只看它在y轴的高度，这个时候就可以在x轴上加扰动，没必要很多点都挤在一起。

动态排名数据可视化制作

我们可以用变量描述不同的人或事，例如，它可能是名字，出生日期，性别和工资。变量有不同类型，包括数量(如工资)、类别(如性别)，还包括属性或文本信息(如名字)。图表可以表示不同变量之间的关系。例如，右边的条形图可以显示不同部门(不同的组)的员工的数量(柱的高度)和性别组成(不同的颜色)。

度量表示数值的规模和范围。度量通常以间隔表示(10、20、30等等)，代表度数字的单位，如价格、距离、年，或百分比。

这个可视化是基于在线地图应用产品CartoDB设计出的作品，主要是想通过对信用卡交易记录的可视化来表达经济影响。两个对比的地图中都显示了当地人和游客在巴塞罗那的刷信用卡记录(蓝色的是当地人刷卡记录，紫色的是游客刷卡记录)。左侧的地图显示的是通信大会前一周的信用卡交易情况，右侧的显示的是通信大会时的交易情况。可以说，这个作品通过将非传统数据可视化，表达出丰富的内涵，谁在消费，在哪消费，以及不同时间的消费情况，细致地以小见大来表现世界通信大会对当地的经济影响。

数据可视化案例

TweetPing这个可视化作品是从你打开网页开始统计全世界推文的实时发送情况，世界地图上闪烁的点即是有信息发出的地方以及信息内容。配合地图展示的是一些统计数据，比如发出信息较多的是哪些国家以及实时的统计条数。TweetPing是基于社交网络信息的发布位置的可视化作品。如今对社交网络的数据分析越来越多，也越来越深入，从信息属性到信息内容，都被用于分析，来做一些现象的验证或者对未来进行预测。

狭义上的数据可视化,更多是纯图形去代表数据,也有很多分类,不过也许你也懒得了解了。

网络可视化是什么意思

很多时候，太多的信息会影响读者的注意，从可视化中删除隐含信息是一个好主意，在这种情况下，我认为我们不需要在轴中包含变量的名称。

说一个小case, 许多人都喜欢这样的热力图,据说看着特别大数据：

网络图的元素包含点和边，边分为无向边、单向边和双向边来表征点与点的连接关系，边的粗细可以映射这种关系的强弱。

良好的数据可视化应该通过使用图形，清晰有效地传达数据信息。最佳可视化使您可以轻松地一目了然地理解数据。他们将复杂的信息以一种简单的方式分解，使目标受众能够理解并以此为基础做出决策。

后来去Quartz，也不太一样。我们团队有很多人和我的技术是类似的，但是我们每个人同一个时期可能都在做不同的题，所以我们交叉的时候也很少。除非是有一个突发新闻，需要大家快速的做出来一个什么东西，我们才会一起做。

可视化数据分析是什么意思

《南华早报》的数据图设计师的TheSumoftheParts以信息图表的形式跟踪了过去20年中国的经济增长态势，且能将每个区域的详细情况一一分解展示。

把折线图进一步往坐标轴投影就成了面积图，本质其实跟折线图没区别，只是看起来更加饱满一点。

比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。

心理学家说,人脑70%的神经信号来自视觉,我们的视觉系统最完善,而不同的感官之间,多少是可以转化的,而且是每个人的天性。

所以,点密集的地方会非常高亮,因为很多点互相叠加,不算怎么说,你用这种图去表现人流、gps定位数大致是合适的,每个点大小一致,大家就pk一下数量。

这种热力图,可以定性的分布情况,但确实不能确定红橙黄绿青蓝紫到底代表多少的数值,我鼠标所在的某个区域,究竟有多少热度,我也不知道我鼠标100米范围内具体有哪些明细的数据。

很多感官是强绑定的,有、长、高都是正向的,无、短、下都是负向的,想想平时说的话,内心强大、影响深远、信念坚定、强和大,深和远,坚固(硬度高)和稳定(质量大),都是我们不经意之间对通感进行了绑定。

并不是所有的的数据可视化必须很严肃……Polygraph就给了我们一个幽默的例子，它方便地列出了所有曾经提到过MilesDavis的维基百科页面。