数据可视背后的美与丑,是相差一千三百多万粉丝的鸿沟

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数据分析领域,目前还是处于比较早期的阶段,像20年代的汽车行业和80年代的PC行业。20年代汽车还是一个非常小众的市场,没有进入每个家庭。80年代的PC行业,当时如果要上机,需要单独到一个IT中心去进行上机的申请和最后上机的实际操作。但是80年代以后到90年代到2000年,PC逐渐成为企业、家庭、个人的标配,到后来我们的手机变成每个企业和家庭的标配。数据分析也正在走向它的标配之路。

数据是用来解释和说明情况的,为了更清晰明了的说明数据反映的信息,数据可视化作为数据分析重要一环应运而生,那么什么叫数据可视化呢?

指的是通过数据表达事实的手段,主要通过图形化的方式,更加清晰和高效的表达信息。可视化是将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。

数据可视化的最重要的好处是它能够帮助人们更快地理解数据,数据的可视化展示,提高了解释信息的能力。从海量的数据和信息中寻找联系并不容易,但是图形和图表可以在几秒内提供信息。

看起来好像就是把数据图形化嘛,一点也不难的样子……

其实不然,Reddit上有个版块叫Data Is Ugly,展现了各种比例错误、效果诡异的数据可视化失败案例↓↓↓

25%的占地面积似乎有点打破常规……

美国国家海洋和大气管理局可视化的从1842年到2015年的飓风活动,还不如直接的数据呢……

啊,能看到什么就是什么吧……

大脑可能也没有这个复杂吧……

而它的另一个版块Data Is Beautiful相反,向我们展示了各式各样出神入化、妙不可言的数据可视化的成功案例↓↓↓

游戏中收集到100个箱子打开的物品所做的分析,虽然数据量小但是不妨碍它精致的美……

按类型划分的神奇宝贝。

看看上面的饼图,再看看这个……一声叹息!

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