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数字世界需要可视化

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彭华盛
发布2020-03-06 11:00:26
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发布2020-03-06 11:00:26
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文章被收录于专栏:运维之路运维之路

在黑客帝国中,一边是物理世界,一边是母体的数字世界,数字世界由海量的1和0构成,只是0与1构成的世界对于大部分人来说过于复杂,最终只有救世主尼奥能够看清:

而普通的人要认识母体这个数字世界,还需要转化为这样的模式,这是数字世界的N维的“可视化”过程。也可以这样归纳,数据描绘现实世界,基于对数据掌握的程度,不同的人有不同的认识,而可视化是为了帮助人们了解得更深入,且更快捷。

【正题】

也许是因为摄影的原因,很早就对可视化感兴趣,而与陈傲寒交流IT世界是否越来越复杂,以及可视化让复杂世界更简单的话题则进一步加深我对可视化的认知。本篇借上周翻阅邱南森所著的《数据之美》,梳理下数据可视化。《数据之美》书中带有大量例子,作者用通俗的语言解释了以数据为中心(注意不是数据驱动),利用可视化图表作为原材料,来表达用户的意图,可视化让用户可以更快速、更简单的了解数据深层次的含义。(注:以下部分内容非原书作者表达的意见,如需看作者的观点需要翻阅原书)

1、数据可视化的原材料

本篇提到的可视化并不是表格类的原始数据的展现,重点指由文字与仪表盘等方式组成的展示方式。通常来说,表格只能逐个对数据比较,而采用文字加仪表盘等方式组织的数据可视化方式,可以快速看出一个数值与其它数值的关联关系,且能有针对性的挖掘出更深层次的信息。书中的作者对可视化组件进行抽象可以归纳为视觉暗示、坐标系、背景信息三大类组件。通俗的讲,视觉暗示是人们看到的主要部分,比如图形、颜色、方向等等,坐标系和标尺可使其结构化,创造出空间感,背景信息则赋予了数据以生命,使其更准确,更容易被理解,了解这三个抽象有助于我们在设计可视化时的保证信息的完整性。

我们知道,不同的可视化图表能带来不同的视角,这其实与我们现实世界的可变化、不确定性相关。由于现实的复杂、可变性、不确定性,我们在对数据进行可视化时需要用多视角的方式对数据进行分析,比方说我们经常用总数、比例等数值作可视化的结果,但这些数值通常只能告诉我们被研究的对象当前的状态,却未能显示出分布、关联关系等信息,采用另外的视角可以带来一些全新的认识,比如用散点图,可以发现独立的离群值,通常少量的离群值可能是需要修正或特别注意的情况;一个带有时间变化的曲线可以告诉你随着时间推移发生的变化,并预示有好事或坏事将发生,周期性或规律性的事件则可以帮助你为将来做好准备……

注:数据可视化的图表很多,以下摘录一些常用可视化图表的特点:

2、如何用好原材料

除了上面提到的采用多种视角去可视化数据外,我们还要善于在图表中运用多元变量,以运维的故障分析为例,如果从故障数量的变化的曲线,你可以看到故障变化的趋势,而如果在这个曲线可视化图表中加入变更的数量曲线,可以得到更深的信息,比如“变更很少但故障数多”,则研发团队的应用版本质量可能是需要关注。我们还可以对多类数据进行比较,思考数据的背景信息及其所表达的内容,并组织好形状、色、周围空间,使其更清楚。

背景信息同样很重要,尤其是当用户不仅仅是自己时,就必须提供数据的背景信息,才能让那些不像你一样了解数据的人也可以很容易理解图表。要有一个好的背景信息,可视化的分析人员必须要足够用心,要让可视化带来思想,否则极容易出现为了可视化而可视化,配上精心设计的标签、标题、文字。同时,排版、背景信息、合理布局也可以为原始统计数据增加一层信息。

建立视觉层次也很重要,用醒目的着色突出显示数据,淡化其它视觉元素,把它们作为背景是一个好办法,这有助于建立起一个视觉层次,帮助读者快速关注到数据图形的重要部门,而把周围的东西当作背景。另外,采用主次钻取的方式也是一个好办法,即建立一张图作为全景,将细节由全景图进行钻取。

用数据来讲故事,年初看过一个tableau的介绍PPT,里面有一个关于故事的设计挺有趣,tableau采用一种故事导览的按钮,把多个看板串起来讲述故事,用故事的方式有助于提出背景,介绍问题,然后再用可视化回答问题,这个过程中可以让用户准确的切入焦点。同样,在一个看板中我们也可以考虑加入文字将图表串起来,不过常用的可视化工具中并没有提供这种解决方案,这个值得期待。

3、动手试试可视化

只要有数据,一切皆能可视化。

也许是因为对数据的敬畏心太高,又或许是因为对数据缺乏认识,工作中我们很少看到大家用数据提升工作效能。但实际上,我们只要多花一点点心思,往往就能有很大的效益,而且难度可能也不大,并不需要什么复杂的算法。以下的方法结合知乎等渠道的知识来源进行总结:

  • 先明确为什么要数据可视化,不要为可视化而可视化,弄清楚你要用数据可视化表达什么。
  • 梳理一个家底,看看有什么数据,研究数据代表什么,是否有些角度需要深入探索,是否要进行多元变量的数据关联。这个阶段先不要过多关注布局与美学,先注意效率,准确度。
  • 上面两个步骤后就知道了要展示什么,这时就可以琢磨如何展示。刚开始可以先不用花太多时间在电脑画图上,可以直接先在白纸上画。不断尝试,寻找信息图最优表现形式,选用合适的形状、颜色,布局。
  • 最后才是视觉风格,在视觉风格格上注意抓大放小,先定下来最主要模块的风格,再做根据需要添加、完善细节。

4、数据可视化常遇到的问题

作为数据可视化的设计人员,需要让用户能够更快,更简单的理解数据,这就要求我们能够在可视化中指出有趣的方向,提供背景知识,确保用户始终关注焦点。在一些项目的可视化环节中,我也犯过“为可视化而可视化”,说到底是因为在可视化设计中不够用心,一是没有明确好要用数据表达什么;二是没有让可视化图表体现思想,比如数据的背景交待不清,标题不准确,没有注释,不重视颜色的选择等等问题。总之,要更好的进行数据可视化,一定要总够用心,本着数据可视化是为了让人更便捷的了解复杂的数字世界的心态,去挖掘数字世界。

以下再补充一些常见应用图表不正确的问题:

注:书的内容如下:

https://item.jd.com/11410004.html

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原始发表:2019-06-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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