数据可视化,除了炫目你真的看懂内涵了嘛?

导读:数据可视化,本该是更快更好地表达数据中隐藏的、非直观的信息,是数据分析的升级工具。然而随着大数据火热,人们审美的提升,本该内涵丰富的数据可视化变成了争奇斗艳的选美竞技场,似乎已经忘了数据本身的含义了。本文具体解释了三种可视化图表,希望读者能对此有更深的认识。

▌南丁格尔玫瑰图

•昵称——“扇形图”、“就那个……那个……那放射型的那个饼图”等。

•背景——据说是南丁格尔(对,就是你知道的那个南丁格尔)出于公务人员对统计结果不重视的忧虑,发展出一种色彩绚烂的表达形式,以让人印象深刻,用以表达军医院季节性死亡率,并最终使医改提案获得了高层支持。

归类——尽管一些报表生成工具也把它归类到饼图了,但其本质是圆型直方图

•典型应用——用于夸张、突出数据的差距,因为半径长一点,面积差距就很大。比如死亡率这种数据在直方图上看,微弱的差别很容易被忽视,然而放到南丁格尔玫瑰图上,由于面积的放大效应,微弱的差别也会如同真实的生命一样看起来触目惊心。

▌和弦图

图例说明:用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点,弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带,表示数据关系流向、数量级和位置信息,连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量(从与连接带颜色相同的外围圆环流出),而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺,还可以一目了然的发现数据流量所占比例。

•优点——信息量大;视觉冲击力强;功能创新。

•缺点——普及度较低,大家都是蒙蒙的,只知道是用来表示关系的。

典型应用——1、在狭小的空间展示了大量信息,展示空间受限时大有可为。2、数据关系过于复杂,且关系远比流量重要时。

•注意事项——1、一定要契合应用场景使用,不要为了吸引眼球而使用,禁不起推敲。2、使用最好提前培训和沟通,因此目前其实不太适合C端应用,因为没有机会一个个培训。3、如果数据节点过多就看瞎了……

▌桑基图

背景——是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

特征——始末端的分支宽度总各相等,即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等。

典型应用——一切需要关注物质、能量、信息转化量的场景,如生产制造、节能减排等。

作者:李柄燊

原文发布于微信公众号 - 钱塘大数据(qtbigdata)

原文发表时间:2016-09-28

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