数据可视化
数据可视化方法
数据可视化方法数据可视化在当今大数据时代已经变得越来越重要。
通过将数据以图表、图形或其他可视化形式展示出来，可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而支持决策和洞察。
为了实现有效的数据可视化，我们可以运用各种方法和工具。
本文将介绍一些常见的数据可视化方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、折线图折线图是最常见的数据可视化方法之一。
它用直线连接数据点，并显示随时间或其他变量而变化的趋势。
折线图适用于分析定量数据的变化趋势和相关性。
例如，可以使用折线图展示销售额随时间的变化情况，以及不同产品之间的销售对比。
通过观察折线的上升或下降趋势，我们可以更好地理解数据的发展和趋势。
二、柱状图柱状图是另一种常见的数据可视化方法。
它通过用矩形柱子表示数据值，来比较不同类别或变量之间的差异。
柱状图适用于展示离散或定量数据，并可用于对比不同类别之间的差异。
例如，可以使用柱状图展示不同城市的人口数量，或者比较不同产品的销售额。
柱状图的主要优势在于能够直观地呈现数据之间的差异。
三、饼图饼图是用来展示数据占比的一种常用方法。
它将数据分为不同区域，并以扇形的形式展示每个区域的百分比。
饼图适用于展示不同类别或变量之间的相对比例。
例如，可以使用饼图展示不同部门在整个公司总预算中的占比，或者展示一组产品的市场份额分配情况。
饼图的优势在于它可以清晰地展示每个类别的重要程度。
四、热力图热力图是一种用颜色来表示数据密度的可视化方法。
它通常用于展示二维数据密度的分布情况，其中颜色的深浅表示数据值的高低。
热力图适用于观察数据的集中和分散情况，以及数据的潜在模式。
例如，在地图上可以使用热力图展示人口密度或犯罪率的分布情况。
热力图的优势在于它能够清楚地显示数据的聚集区域和差异。
五、散点图散点图是用来展示两个变量之间关系的一种图形。
它通过在坐标轴上绘制数据点，将一个变量对应于另一个变量，以显示它们之间的关联性。
散点图适用于探索两个变量之间的相关性，并用于发现异常值或聚类情况。
数据可视化案例
3. 绘制散点
在坐标轴上根据数据点的值绘制 散点，并尽量保持点的标记清晰 易读。
4. 添加图例和标签
为了更好地解释图表，需要添加 适当的图例和标签，包括坐标轴 标签、图例等。
1. 确定数据
首先需要确定要展示的数据，并 确保数据的质量和准确性。
5. 分析并解释结果
最后，我们需要根据散点图的分 布和趋势，进行深入的分析和解 释，得出有价值的结论。
通过颜色、大小、形状等视觉元素，可以展示大量数据信息 。
地图可视化的优缺点
交互性强
地图可视化通常具有丰富的交互功能， 方便用户进行筛选、过滤和探索性分析 。
VS
动态效果
可以展示数据的动态变化过程，帮助用户 更好地理解数据随时间的变化趋势。
地图可视化的优缺点
数据精度限制
地图可视化通常以地理区域为单位进行展示，难以展示精确的个 体数据。
折线图的制作步骤
1. 收集数据
首先需要收集需要可视化的数据，确保数据准确无误。
2. 选择软件
选择适合的数据可视化工具，如Excel、Tableau、 Python等。
3. 数据处理
对数据进行清洗和整理，确保数据格式正确，没有缺 失值或异常值。
折线图的制作步骤
4. 创建图表
在所选软件中创建折线图，选择正确的图表类型和数据范围。
数据可视化案例
目录
• 数据可视化基础 • 案例一：折线图 • 案例二：柱状图 • 案例三：饼图 • 案例四：散点图 • 案例五：地图可视化
01
数据可视化基础
数据可视化的定义
总结词
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展现出来的过程。
详细描述
数据可视化是一种技术，通过将数据转换成图形、图像等形式，帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化能 够将复杂的数据以直观、易懂的方式呈现出来，使得数据更加易于理解和使用。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式展示的过程，可以帮助人们更清晰、更直观地理解数据。
在当今数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策过程中必不可少的工具之一、以下是7种常见的数据可视化方法：1.折线图：折线图是一种以折线连接数据点的图表形式，通常用于显示数据随时间变化的趋势。
折线图能够清晰地显示数据的趋势和周期性变化，并且能够方便地比较多组数据的变化。
2.柱状图：柱状图通过矩形的高度来表示数据的数量或大小，通常用于比较多组数据之间的差异。
柱状图能够直观地显示数据的大小关系，尤其适用于展示离散的数据。
3.饼图：饼图是以圆形的扇区表示数据的百分比或比例，通常用于展示数据的组成部分。
饼图常用于比较各组数据的占比情况，能够直观地显示数据的分布情况。
4.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
散点图能够帮助人们发现数据间的相关性或趋势，并且可以用不同颜色或大小的数据点表示其他维度的数据。
5.热力图：热力图用不同颜色的方块或区域表示数据的强度或密度，通常用于显示地理、时间等维度上的数据分布。
热力图常用于展示数据的热点区域或集中程度，能够清晰地显示数据的空间分布特征。
6.树状图：树状图用于展示数据的层次结构或组织关系，通常由节点和连线组成。
树状图能够清晰地显示数据的上下层次关系，适用于展示组织结构、分类关系等。
7.地图：地图是基于地理信息呈现的可视化方式，用于展示地理位置上的数据分布和相关信息。
地图能够直观地显示地理位置上的数据差异和相关性，常用于分析地理分布特征、市场研究等领域。
除了以上7种常见的数据可视化方法，还有词云图、雷达图、箱线图、网络图等不同形式的可视化方式。
无论使用哪种方法，都应该根据数据的特点和分析目的选择合适的可视化方式，并注重其简洁、直观、准确地表达数据。
数据可视化知识点总结大全
数据可视化知识点总结大全数据可视化知识点总结大全数据可视化是将数据以图形和图表的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化成为了一项重要的技能和工具，广泛应用于各个领域。
本文将从基础概念、图表类型、数据可视化工具、设计原则等方面进行综合总结，旨在帮助读者全面了解和掌握数据可视化的知识点。
一、基础概念1. 数据可视化的定义和意义：数据可视化是通过图表、图形、地图等形式，将数据以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化的意义在于提供了一种直观、易于理解和沟通的方式，帮助人们更好地探索数据、发现规律和趋势。
2. 数据类型：数据可视化需要对不同类型的数据进行处理和呈现，包括数值型数据、分类型数据和时间序列数据。
数值型数据适合使用柱状图、折线图等形式展示，分类型数据适合使用饼图、条形图等形式展示，时间序列数据适合使用折线图、面积图等形式展示。
3. 数据的粒度：数据可视化需要考虑数据的粒度，即数据的细节程度和聚合程度。
粗粒度的数据可以提供整体的趋势和概况，细粒度的数据可以提供更详细的信息和分析。
4. 数据的维度和度量：数据可视化需要考虑数据的维度和度量。
维度是描述数据的属性，如地理位置、时间等，度量是描述数据的数值属性，如销售额、数量等。
维度和度量的选择会影响图表的类型和呈现形式。
二、图表类型1. 柱状图：用长方形的纵横比表示数据的大小和比较。
2. 折线图：通过连续折线连接数据点，显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
3. 饼图：将数据表示为圆饼的不同扇形，显示不同分类的比例关系。
4. 散点图：通过点的位置表示两个变量之间的关系。
5. 地图：将数据以地理位置为基准展示在地图上，帮助分析地理分布和空间关系。
6. 热力图：通过颜色的渐变来表示数据的密集程度，帮助发现数据的规律和趋势。
7. 气泡图：通过圆圈的大小和颜色来表示数据的大小和关系。
8. 箱线图：通过盒子和线段来表示数据的分布和离散程度。
第6课数据可视化(共10张PPT)
主要存在的问题
数据可视化典型案例
第六课 数据可视化
智能导购推荐
交通拥堵情况实时监测
图像识别比对
其他应用
假期旅游城市热度排行
全球新冠疫情统计
全球新冠疫情实施统计
新增新冠疫情人数
总新冠疫情确诊人数
全球新冠疫情形式分析
统计数据
全球新冠疫情确诊人数图
全球新冠疫情分析图
全球新冠疫情确诊新增人数
可视化数据图
饼状图
可视化数据图
动态热力图
什么是数据可视化,有哪些常用工具？
数据可视化是一种将大量数据以图形、图像或动画等形式展示出来的技术，旨在帮助用户更直观、更清晰地理解数据，发现数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策。
数据可视化在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、医疗健康、教育研究等。
**一、数据可视化的定义与重要性**数据可视化是利用图形化手段将数据呈现出来，以便人们更容易理解和分析。
它通过将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉形式，帮助用户快速识别数据模式、趋势和异常值，进而促进数据驱动的决策过程。
数据可视化的重要性主要体现在以下几个方面：1. **直观易懂**：通过图形化展示，用户可以直接感知数据的分布情况、大小关系等信息，无需进行复杂的数学计算或统计分析。
2. **提高效率**：数据可视化可以快速呈现大量数据的关键信息，帮助用户快速定位问题，减少数据分析的时间和成本。
3. **发现规律**：通过数据可视化，用户可以更容易地发现数据中的规律和趋势，为决策提供支持。
4. **沟通协作**：数据可视化有助于团队成员之间的沟通和协作，让不同背景的人都能快速理解数据，达成共识。
**二、数据可视化的常用工具**随着数据可视化需求的不断增长，市面上涌现出许多优秀的数据可视化工具。
以下是一些常用的数据可视化工具及其特点：1. **Excel**：Excel是一款功能强大的电子表格软件，内置了丰富的图表类型和数据分析工具。
它简单易用，适合初学者使用。
然而，对于大规模数据处理和高级可视化需求，Excel可能显得力不从心。
2. **Tableau**：Tableau是一款专业的数据可视化工具，具有强大的数据连接、数据处理和数据可视化功能。
它支持多种数据源和数据格式，提供丰富的图表类型和交互功能。
Tableau的拖拽式操作和简洁的界面使得数据分析变得非常直观和简单。
3. **Power BI**：Power BI是微软推出的一款商业智能工具，集成了数据连接、数据处理、数据可视化等功能。
数据可视化常用的五种方式及案例分析
数据可视化常用的五种方式及案例分析1. 条形图（Bar Chart）条形图是一种常用的数据可视化方式，用于比较不同类别的数据。
它通过长方形的高度来表示数据的大小。
通过条形图，可以清晰地看到不同类别之间的差异。
例如，我们可以使用条形图来比较不同地区的销售额。
每个长方形的高度代表了不同地区的销售额，可以直观地看到哪个地区的销售额最高。
2. 折线图（Line Chart）折线图用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
它通过连接数据点来展示数据的变化情况。
折线图常用于分析时间序列数据，如股票价格、气温变化等。
例如，我们可以使用折线图来显示一个月内每天的温度变化情况。
通过观察折线的趋势，可以了解温度的变化规律。
3. 饼图（Pie Chart）饼图是一种常用的数据可视化方式，用于显示不同部分构成整体的比例关系。
它将整体分为多个部分，并使用扇形的面积来表示每个部分的大小。
饼图适用于显示相对比例较小的数据。
例如，我们可以使用饼图来显示一些城市的人口构成比例，如男性、女性、老年人、儿童等。
4. 散点图（Scatter Plot）散点图是一种常用的数据可视化方式，用于显示两个变量之间的关系。
它将数据点绘制在平面坐标系中，横轴表示一个变量，纵轴表示另一个变量。
散点图常用于分析变量之间的相关性。
例如，我们可以使用散点图来分析学生的身高和体重之间的关系。
每个数据点代表一个学生，横轴表示身高，纵轴表示体重，可以观察到身高较高的学生体重一般也较高。
5. 地图可视化（Map Visualization）地图可视化是一种常用的数据可视化方式，用于显示地理位置数据。
它将数据与地图结合起来，帮助人们更好地理解地理分布和空间关系。
地图可视化常用于分析地区之间的差异和趋势。
例如，我们可以使用地图可视化来显示一些国家各地区的人口密度，通过不同颜色的填充或不同大小的符号来表示人口密度的变化。
案例分析：假设有一份数据集，包含了电商网站一天内不同时间段的用户访问量。
数据可视化简答题
当提到数据可视化时，有一些简单但重要的概念和原则可以帮助你更好地理解和应用数据可视化技术。
以下是一些简短的问题和答案，涵盖了一些基本概念：什么是数据可视化？数据可视化是使用图形、图表和其他视觉元素来呈现数据的过程，以帮助人们更容易理解和分析数据。
它可以将抽象的数据转化为可视化的形式，从而使数据更具信息量。
数据可视化的目的是什么？数据可视化的主要目的是传达信息、发现趋势和模式、提供见解以及帮助做出决策。
通过可视化，数据变得更易于理解和解释，可以帮助人们快速洞察数据背后的故事。
常见的数据可视化类型有哪些？常见的数据可视化类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图、雷达图、热力图、树状图、地图、仪表盘等。
每种类型都适用于不同类型的数据和目标。
如何选择适当的数据可视化类型？选择适当的数据可视化类型取决于数据的性质和您想要传达的信息。
例如，如果要比较不同类别的数据，柱状图可能更合适；如果要显示数据的变化趋势，折线图可能更适合。
什么是数据可视化的最佳实践？数据可视化的最佳实践包括清晰地标记轴、使用适当的颜色、避免过度装饰、提供足够的上下文信息、确保图表易于解释等。
还应根据受众的需求和数据的复杂性来定制可视化。
什么是数据仪表盘？数据仪表盘是一种包含多个数据可视化元素的界面，通常用于监视关键业务指标和数据。
它可以将多个图表、图形和指标放在一个页面上，使用户能够一目了然地了解数据的状态。
为什么数据可视化在数据分析中重要？数据可视化有助于简化数据分析过程，使数据更具可解释性，可以帮助分析人员发现隐藏在数据中的模式和见解。
它还可以帮助团队更好地共享和沟通数据，促进更明智的决策。
这些问题和答案提供了数据可视化的一些基本概念和原则，但数据可视化是一个广泛而深入的主题，还有许多更深入的方面需要探讨。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法随着时代的变迁和科技的发展，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
尤其是在企业、科研等领域，数据分析和可视化已经成为了一个不可或缺的过程。
在这里，笔者将会为大家介绍7种数据可视化的方法，希望能够对数据处理有所帮助。
一、折线图(Line Chart)折线图是一种用于展示数据趋势、变化的图表，是一种经典的可视化方法。
它将数据分布在坐标系中，通过连续的线条展示数据的变化趋势，便于观察数据变化的趋势。
折线图适合表达多个数据点之间的连续关系，常用于可视化股票、气温、气象等数据。
二、柱状图(Bar Chart)柱状图是一种用于比较不同组数据之间的差异的图表，可用于展示分类数据。
它通过以柱子的高度或者长度为基础，来反映数值的大小，非常适合在横向或纵向上比较数据之间的多样性，如销售额、用户数量等。
三、散点图(Scatter Plot)散点图是通过将两个变量之间的相关性表示在图表形式中，来向我们展示数据点之间的联系。
通常，该类型的图形通常用于表示两个不同的变量之间的相关性，如散点图可以帮助我们直接观察到两个变量之间的关系，比如销售额和广告费之间的关系。
四、面积图(Area Chart)面积图是一种展示数据分布在时间或其他连续轴上随时间而变化的图表类型。
它与折线图类似，不同之处在于面积图是通过填充数据线下部的区域来展示数据集中的趋势，更能够直观地将变化趋势展现出来。
面积图通常被用于展示累积数据量或总和的占比，比如市场份额占比、不同员工销售量等。
五、饼状图(Pie Chart)饼状图是一种常用的可视化图表，用于表示数据的分布。
它通常是通过将数据分成几个部分，以不同颜色呈现出来，通过扇形的大小、投影的大小等方式来可视化数据。
饼图适用于比例数据的展示，如不同部门的销售额贡献比、网站的流量来源占比等。
六、热力图(Heat Map)热力图是一种通过不同颜色来展示数据热度的图表类型。
通常热力图被用于显示在二维坐标系中的离散数据点的热度值，这些点的颜色和明暗程度代表了相关的数值信息。
数据可视化名词解释
数据可视化名词解释
数据可视化是指将数据以图像、图表、地图等形式呈现，以便更直观地了解和分析数据。
以下是一些数据可视化常见的名词和解释：
1. 折线图：用折线连接多个数据点，表示数据随时间或其他变量的变化趋势。
2. 柱状图：用相邻的矩形条表示不同类别的数据，以比较它们之间的差异。
3. 散点图：用数据点的位置表示两个变量之间的关系，可以用于检测异常值或观察趋势。
4. 热力图：用颜色来表示数据点的密度，可以用于显示地理或时间上的数据集中情况。
5. 饼图：将总量分成不同部分的占比，可以用于显示不同类别的比例关系。
6. 树状图：用分支结构来表示层次结构或关系，可以用于显示组织结构、分类等。
7. 箱线图：用箱体表示数据的分布情况，包括四分位数、中位数、异常值等信息。
8. 地图：用地理信息来展示数据的空间分布情况，可以用于分析地区差异、趋势等。
这些数据可视化的方法都可以帮助我们更好地理解和分析数据，选择合适的图表类型可以提高数据传达效果。
什么是数据可视化
什么是数据可视化数据可视化是数字信息以图形结构的方式呈现出来。
它将复杂的信息结构化，使之容易理解，帮助人们快速掌握重要信息。
在各行各业中，数据可视化有其重要的作用。
下面是数据可视化的科普文章，旨在为你科普数据可视化的基本知识：一、概念梳理数据可视化是指使用技术将数据以易于理解、容易方便地查看和对比的形式展现给用户。
主要通过图表和图形等手段，使数据可以在不同的视觉条件下进行更为清晰、可靠的表达，从而帮助人们在短时间内较为直观地获取大量的数据信息。
二、主要功能数据可视化的主要功能有三：1. 让数据更加容易理解，方便用户更快地掌握其中所包含的信息；2. 帮助用户更好地分析数据，把握整体态势、发现数据间的联系关系，以便更精准地进行决策；3. 将复杂的数据结构可视化，让用户可以便捷地查看、可视化地访问这些信息。
三、工具使用数据可视化的实现主要依赖于专业的数据可视化工具。
这些工具可以帮助用户快速和准确地完成数据可视化的任务。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI、Qlikview，GIS、Excel，Python，D3.js等。
这些工具都拥有专业的可视化功能，可以快速、有效地处理复杂的数据，获得见解。
四、对市场的影响数据可视化不断推动着市场走向智能化、数据驱动，让数据及其分析有效地参与到企业管理策略的制定中。
数据可视化的发展令企业可以更有效率地工作，更有力地优化组织流程，实现业务的提升和收益的最大化。
此外，数据可视化还为企业增加各种竞争优势，改善了生产管理，提高了品牌知名度，改善了公司投资环境，助力智能制造。
通过以上内容，本文对数据可视化进行了初步的科普，介绍了数据可视化的基本概念、主要功能和通用的数据可视化工具，并分析了其对市场的影响。
未来数据可视化会被越来越多的领域所使用，并发挥着重要作用。
大数据 第7章 数据可视化
7.1.3
可视化的作用
1．可视化后的信息易于理解 2．以建设性方式讨论结果 3．理解运营和结果之间的连接 4．发现新兴趋势 5．与数据交互
7.2 数据可视化及其分类
数据可视化是可视化技术针对大型关系型数据库或数据仓库 的应用，它旨在用图形和图像的方式展示大型数据库中的多维数 据，并且以可视化的形式反映对多维数据的分析及内涵信息的挖 掘。数据可视化技术凭借计算机的巨大处理能力、计算机图像和 图形学基本算法，以及可视化算法，把海量的数据转化为静态或 动态图并呈现在人们的面前，并允许通过交互手段控制数据的抽 取和画面的显示，使隐含于数据之中不可见的现象变得可见，为 人们分析、理解数据、形成概念、找出规律提供了强有力的手段。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获 得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感 知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越 广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系 统状态表示问题。人们可以从可视化的表示中发现新的线索、新 的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学 决策。
数据可视化技术凭借计算机的巨大处理能力计算机图像和图形学基本算法以及可视化算法把海量的数据转化为静态或动态图并呈现在人们的面前并允许通过交互手段控制数据的抽取和画面的显示使隐含于数据之中不可见的现象变得可见为人们分析理解数据形成概念找出规律提供了强有力的手段
大数据导论
第7章 数据可视化
本章主要内容如下。 （1）可视化的含义。 （2）可视化的发展历程。 （3）可视化的作用。 （4）数据可视化分类。 （5）数据可视化工具。
可视化分析学是一个多学科领域，涉及以下方面。 一是分析推理技术，它能使用户获得深刻的见解，这种见解直 接支持评价、计划和决策的行为。 二是可视化表示和交互技术，它充分利用人眼的宽带宽通道的 视觉能力，来观察、浏览和理解大量的信息。 三是数据表示和变换，它以支持可视化分析的方式转化所有类 型的异构和动态数据。 四是支持分析结果的产生、演示和传播的技术，它能与各种观 众交流有适当背景资料的信息。
统计学中的数据可视化方法
统计学中的数据可视化方法数据可视化是统计学中一种重要的数据分析方法，通过图表、图形等方式展示数据，帮助我们更好地理解和分析数据。
在统计学中，数据可视化方法有多种类型和技术，本文将介绍其中的几种常见方法。
1. 折线图折线图是最常见的数据可视化方法之一，用来展示随时间或其他变量变化的趋势。
通过将数据点连接起来，折线图能够清楚地展示出数据的变化过程和趋势。
折线图通常用于观察连续变量的变化情况，比如销售额随时间的变化。
2. 条形图条形图是比较不同类别数据之间差异的常见方法。
通过不同长度的条形来表示数据的大小或比较，条形图能够直观地展示不同类别的数据之间的关系。
比如，可以用条形图来比较不同地区的人口数量，或者不同产品的销售额。
3. 饼图饼图是用来展示不同类别数据占比的一种图表。
通过将一个圆饼切成不同大小的扇形来表示数据的百分比，饼图能够清楚地展示不同类别数据在总体中的比例关系。
饼图通常用于展示分类数据或占比数据，比如不同产品的市场份额或不同地区的人口比例。
4. 散点图散点图用于展示两个连续变量之间的关系。
通过在坐标系中绘制数据点，散点图能够直观地显示两个变量的相关性。
散点图常用于观察数据的分布情况，比如身高与体重之间的关系。
5. 热力图热力图是一种用颜色来表示数值大小的图表，常用于展示数据的密度和分布情况。
通过不同颜色的渐变来表示数据的大小或密度，热力图能够直观地展示数据的分布情况。
热力图常用于地理数据的可视化，比如城市人口分布热力图。
6. 箱线图箱线图是一种用于展示数据分布和离群值的图表。
通过绘制数据的四分位数和中位数来展示数据的分布情况，箱线图能够直观地显示数据的离散程度和异常值。
箱线图常用于比较不同组或不同类别的数据分布情况。
总结：统计学中的数据可视化方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和目的。
本文介绍了几种常见的数据可视化方法，包括折线图、条形图、饼图、散点图、热力图和箱线图。
通过合理选择和运用这些方法，可以更好地展示和分析数据，为统计学研究提供有力的支持和帮助。
第6章大数据可视化
在展现数据的时候，有时我们只需要突出一个最重要的数据。 我们需要直接将这个数据放大或通过简单的颜色对比反映数据。。
单一数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢对比型数据的展示
在对比型数据表示过程中，一般通用的图表就是条形图或 柱形图，长长短短一目了然。
对比型数据展示
6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.3 大数据可视化实验分析
6.1 大数据可视化分类
➢ 数据可视化是关于图形或图形格式的数据展示，它 能够帮助人们快速地理解数据。
➢ 其目的是利用计算机自动分析能力，挖掘人对可视 化信息的认知能力优势，洞悉套数背后的信息、知 识与智慧。
一幅图画最伟大的价值莫过于它能够使我们实 际看到的比我们期望看到的内容丰富得多！
第6章 大数据可视化
本章内容
➢ 6.1 数据可视化分类
➢ 6.1.1 结构可视化 ➢ 6.1.2 功能可视化 ➢ 6.1.3 关联关系可视化 ➢ 6.1.4 趋势可视化
➢ 6.2 可视化表现形式
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
➢ 6.2.1 二维可视化形式 ➢ 6.2.2 三维可视化形式 ➢ 6.2.3 仪表盘 ➢ 6.2.4 定制可视化形式 ➢ 6.2.5 大数据可视化方式的选择
6.2.1二维可视化形式
二维可视化的表现形式以平面的形式表达数据之间的 关联。主要包括2D区域图、时间序列图、网络图等。
二维可视化－2D区域图
生物蛋白质结构图 iPhone信息图
6.1.3 关联关系可视化
关联关系可视化在很大程度上都是反映数据之间的关 联关系，比如层级关系、对比关系之类的社交图谱。
常用的10种数据可视化技术3篇
常用的10种数据可视化技术第一篇：常用的10种数据可视化技术数据可视化是一种将数据转化为图形或图表的过程，以便更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化技术变得越来越重要。
本文将介绍常用的10种数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、饼图、地图、热力图、雷达图、气泡图、仪表盘和桑基图。
1. 柱状图柱状图是常用的数据可视化图表之一，常用于比较数量之间的差异。
它由垂直条形组成，每个条形代表一个类别，条形的高度代表该类别的数量。
柱状图通常易于阅读和理解，因为它们提供了一种简单的方法来比较不同类别之间的数量。
2. 折线图折线图是一种可以显示趋势的数据可视化图表。
它由连续的直线段组成，用于表示数据的连续性。
折线图常用于显示变化随时间的趋势，例如股票价格趋势、网站访问数量趋势等。
3. 散点图散点图是一种可以显示数据之间关联性的数据可视化图表。
它由若干个数据点组成，每个数据点代表一个数据点的值。
散点图通常用于显示两个或更多的变量之间的关系，例如气温和降雨量之间的关系。
4. 饼图饼图是一种可以显示数据占比的数据可视化图表。
它由圆形的扇形组成，每个扇形代表一个类别。
饼图中，每个扇形的角度代表该类别占总量的百分比。
饼图通常易于理解，因为它们提供了一种简单的方法来比较不同类别之间的占比。
5. 地图地图是一种可以显示地理位置信息的数据可视化图表。
它是基于地理学的原理，将数据与地理位置相关联。
地图通常用于显示地理位置和数据之间的关系，例如人口分布、天气分布、销售分布等。
6. 热力图热力图是一种可以显示密集程度的数据可视化图表。
它由颜色渐变表示不同密度的情况，通常用于显示大量数据的聚集情况。
例如热力图可以用于显示城市人口密集程度、网站流量密集程度等。
7. 雷达图雷达图是一种可以显示不同方向上的数据分布情况的数据可视化图表。
它由若干条极坐标线组成，每条极坐标线代表一种指标，极径代表该指标的相对大小。
雷达图通常用于比较不同类别的多个指标之间的差异，例如分析公司的销售、市场份额等。
数据可视化解决方案
数据可视化解决方案
目录
1 数据可视化的重要性
1.1 提高数据传达效果
1.1.1 吸引注意力
1.1.2 简化复杂信息
1.2 帮助决策制定
1.2.1 发现趋势
1.2.2 辅助决策
1.2.3 预测未来趋势
数据可视化是一种将数据通过图表或图形的形式展示出来的方式。
数据可视化通过视觉化的方式来呈现数据，增强了数据传达效果，能够用更直观的方式展示数据结果。
在商业领域，数据可视化可以帮助企业更好地理解数据，为决策制定提供支持。
数据可视化的重要性在于提高数据传达效果。
通过吸引注意力、简化复杂信息等手段，数据可视化能够帮助用户更快速地理解数据。
例如，通过使用可视化图表展示销售数据，管理层可以一目了然地了解销售情况，从而及时采取行动。
此外，数据可视化还可以帮助企业更好地制定决策。
通过发现趋势、辅助决策以及预测未来趋势等方式，数据可视化可以为企业提供更多的决策支持。
企业可以通过数据可视化工具来分析市场情况、竞争对手情况，从而更好地规划未来发展方向。
总的来说，数据可视化在当今数字化时代扮演着重要的角色，能够为企业决策和发展提供有力支持。
通过合理利用数据可视化技术，企业可以更好地理解数据，做出更明智的决策，提升竞争力。
数据可视化信息可视化
数据可视化信息可视化数据可视化，又称为信息可视化，是将数据转化为视觉元素的过程。
通过数据可视化，数据分析师可以更好地理解数据、识别出潜在的趋势和模式，并推导出更有价值的信息，进而对数据进行合理的利用。
本篇文章介绍数据可视化的概念、作用、类型以及应用。
一、数据可视化的概念数据可视化是指将数据分析的结果以可视化形式呈现出来。
这种可视化形式通常包括图表、地图、热力图等视觉元素。
通过数据可视化，用户可以更加直观地了解数据，进而更好地进行数据分析和决策。
数据可视化是一种可交互式的表示方式，用户可以通过鼠标滚轮、拖拽等操作与数据进行互动。
这种交互性不仅可以增强用户对数据的理解，还可以让用户通过自主探索寻找数据背后的规律和趋势。
二、数据可视化的作用1.更直观的数据表达数据可视化可以将数据以更加直观的方式呈现给用户。
相对于传统的数据报表和文字报告，数据可视化更能够引起用户的兴趣和注意，让用户更容易理解数据分析的结果。
2.快速识别数据中的趋势和异常值通过可视化手段，用户可以更加方便地识别出数据中的趋势和异常值。
例如，用户可以利用线性图来显示一条趋势线，来帮助快速发现数据中的趋势。
利用散点图等图表，用户还可以轻松地识别数据中的异常点和离群值。
3.提高数据分析的效率通过数据可视化，用户可以更加迅速地得到数据分析的结果。
相对于手动计算和整理数据，使用可视化工具可以更加高效地为数据做出分析和解释，并更好地为决策提供支持。
4.支持数据驱动决策数据可视化可以帮助用户更好地理解数据，提供了更加有说服力的数据支撑，从而更好地支持决策。
通过数据可视化，用户可以更加直观地了解数据的规律和趋势，并根据数据分析结果做出明智的决策。
三、数据可视化的类型1.图表图表是最为常见的一种数据可视化形式，包括条形图、饼状图、折线图、散点图等。
通过图表，用户可以很好地展示数据间的关系和比较数据集中的不同部分。
2.地图地图是一种以地理空间位置为基础的数据可视化形式，通过不同的颜色、图案和符号展示数据的差异。
数据可视化基本概念
数据可视化基本概念
数据可视化是将数据以图表、图形、地图等可视化形式呈现，帮助人们更好地理解数据信息和分析数据趋势的过程。
它的基本概念包括：
1. 数据：数据是指收集到的、描述某种现象、事物或者行为的信息。
数据可以是数字、文本、图像等形式。
2. 可视化：可视化是将数据转化为可被人们直观感知和理解的视觉形式的过程。
通过图表、图形、地图等方式将数据表达出来，使人们能够更容易地发现数据之间的关系和模式。
3. 图表和图形：图表和图形是数据可视化的主要形式。
图表如折线图、柱状图、饼图等通过线条、条形、面积等方式呈现数据。
图形如散点图、气泡图、热力图等通过点、气泡、颜色等方式呈现数据。
4. 数据趋势：通过数据可视化可以帮助人们观察到数据的变化趋势。
数据趋势可以是线性的、非线性的，也可以是周期性的、趋势转变等。
5. 数据分析：数据可视化也是数据分析的一种方式。
通过观察图表和图形，人们可以发现数据之间的相关性、异常值、离群点等信息，进而进行数据分析和决策。
总的来说，数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示
的方式，帮助人们更好地理解和分析数据。
它是数据分析和决策的重要工具。
数据 可视化
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显 示解析的结果。
20世纪后
数据可视化
20世纪后，各种数据分析和可视化技术逐渐出现，特别是采用计算机编程技术来实现数据可 视化。70年代后，可视化的数据来源越来越广泛，数据密集型计算开始产生实际需求。21世 纪以后，需要分析和表示的数据量激增，新的可视化分析方法进一步综合了可视化、图形、 数据挖掘理论与方法，从结构庞大的数据中迅速找到有用的信息以便完成有效的决策支持。 现阶段，不仅大数据随处可见，而且相应的可视化处理也随处可见。
数据收集
•数据是可视化的对象。数据可以通过采样、调查记录、模拟实验等不同的方式进行采集。数据采集直接决定了数据的格 式、大小、精度等重要属性，在很大程度上决定了可视化结果的质量。
数据筛选 及处理
•即数据预处理。将原始数据转换为用户能够理解和显示的模式和特性。这个过程包括去误差、数据清理和筛选、提取特 征值等，为之后的可视化映射做好准备。
本章导读
本章主要知识点有： （1）JSON简介； （2）服务器端生成JSON数据； （3）在手机客户端解析JSON。
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON 的诞生原因是因为 XML 整合到 HTML 中各个浏览器实现的细节 不尽相同，所以道格拉斯·克罗克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫 宁斯达（Chip Morningstar）一起从 JS 的数据类型中提取了一个子集， 作为新的数据交换格式，因为主流的浏览器使用了通用的 JavaScript 引 擎组件，所以在解析这种新数据格式时就不存在兼容性问题，于是他们 将这种数据格式命名为 “JavaScript Object Notation”，缩写为 JSON ， 由此 JSON 便诞生了！
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数据可视化是怎样创造出来的我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。
它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。
相关领域有影像学、视知觉。
空间分析、科学建模等。
这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。
用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。
所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。
我尽量查找了每张数据图表背后的背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地理解这些图表所呈现的含义，而不仅仅是停留于对―好看‖的赞叹上。
这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。
数据可视化Data Visualization和信息可视化Infographics是两个相近的专业领域名词。
狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。
前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。
随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。
同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。
随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。
作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。
传达存在于数据中的基本信息。
所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。
然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。
包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。
动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。
人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——―利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式‖。
在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。
如等高线图、磁力线图、天像图等等。
利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。
比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。
比如汽车的研发过程中，需要输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。
在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。
虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。
但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。
90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。
用于解决对异质性数据中―抽象‖的部分的分析。
帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。
科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。
在手段和技术上也有大量共同之处。
所以边界比较模糊。
在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。
媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。
在互联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的可视化项目。
可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。
数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。
同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。
∙有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
∙有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表∙有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
∙有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
∙还有的图表可以被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。
这类图表拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。
在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。
说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。
无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
我通过翻译这系列的文章，为数据可视化的创造力所折服，也为其所能诞生和发展的背景环境所感叹。
希望国内能有更多的跨领域人才的教育背景，能有发展实验性项目的环境，设计师们能拥有更多的创造力和专业素养，永远保持好奇心和敏感。
数据可视化相关的引擎/程序/工具（来自wiki百科）∙Instantatlas∙Data Desk∙DAVIX∙Eye-Sys∙Ferret Data Visualization and Analysis∙GGobi∙IBM OpenDX∙IDL (programming language)∙Style Intelligence∙OpenLink AJAX Toolkit∙ParaView∙Smile (software)∙StatSoft∙Visifire∙VisIt∙VTK∙Yoix∙Prefuse信息可视化的相关方法∙Cladogram (phylogeny) 分支图∙Color alphabet 色彩字母表∙Dendrogram (classification) 树状图∙Information visualization reference model 信息可视化∙Graph drawing 图形绘制∙Halo (visualization technique) 晕轮法∙Heatmap热力型地图∙HyperbolicTree双曲树∙Multidimensional scaling 多维尺度分析∙Problem Solving Environment 问题求解环境∙Treemapping矩形式树状图（一）现代的数据可视化方法可视化数据的表现形式可以是美丽、优雅和描述性的。
有多种传统的数据表现形式在每个项目及可能的场合被频繁地使用：如表格、饼图、柱状图等。
但为了更有效地向你的读者传达信息，有时你需要绝不仅仅是一张饼图。
有更好的、深刻的、富于创造性以及富有趣味的方法来可视化数据。
它们中的许多将在未来数年内变得应用普遍。
我们期待的是什么？有哪些些革新性的想法已经在成熟使用？还有哪些创意地表现数据的方式是我们从未想过的？让我们看看最有趣和最现代的数据可视化方法，以及一些相关文章、资源和工具。
1. Mindmaps概念图Trendmap 2007 （趋势地图2007）Informationarchitects.jp 依据分类、相似性、成功度、知名度和前景，为当年互联网上最成功的200个网站制作了一张趋势地图。
这些网站以前显然从未以这种方式建立过联系。
相当详尽。
译注：（这是一个著名的数据可视化创意，作者通过改造东京地铁地图，将站点设计成地铁站，每种网站应用类型是一条地铁线。
比如粉红色代表分享类网站，紫红色代表工具类，大红色代表技术网站，柠檬黄色代表知识类网站……当然如果你对东京的城市地理状况有所了解，看这张地图时会露出更多会心的微笑。
设计师在图中安排了大量暗喻和巧合，比如google从涩谷移到了新宿的位置，而Youtube已经控制了涩谷地区。
涩谷在通常理解中，代表年轻人出没的喧嚷的地方。
而新宿代表黑社会控制，很酷的地方。
微软移到了池袋，雅虎移到了上野，维基百科在新桥（一个遍布头脑清醒上班族的地方）。
日本的网站主要集中在金融路线附近，北部的站点线（山口线）上的项目多数比较―无聊‖。
等等）2. Displaying News 新闻展示Newsmap（新闻地图）是google新闻聚合器上实时的新闻反馈的可视化呈现。
数据块的大小对应了新闻受欢迎的程度。
译注：（Newsmap反映的是google新闻聚合器实时更新的新闻。
这种数据可视图基于treemap树状图的算法，适合表现大量信息的聚合。
用颜色、颜色深度、标题字号、区块面积来展现归并后的信息。
打破空间限制，帮助用户快速识别、分类和认知新闻信息、平面而直观地展现不断变化的信息片段。
）Voyage是一个rss阅读器。
它在屏幕中心呈现最新更新的新闻。
新闻可以缩放和退出，有一条基于时间轴的导航。
译注：（Voyage根据当前时间点形成一条坐标轴，使用了三维效果来分层次展现当前的资讯和新闻点，将信息的时间要素呈现地非常生动。
可通过rss地址控制订制信息来源。
）DiggBigSpy将最受欢迎的文章放在顶部，字号越大代表支持者越多。
译注：（digglab使用5种动态的数据可视化方式来表现信息的数据变化状态。
DiggBigSpy是试验项目其中之一，最新被digg的新闻会向下滚动更新屏幕，digg数越高，标题字体越大。