数据可视化技术的发展与变化文档格式.doc
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这也是数据可视化的魅力所在,这一过程在我看来可以分为以下部分:
1、获取数据
数据来源可以从磁盘上的一个文件,或者网络资源
2、归类,结构化
根据数据的意义进行结构化,分析归类
3、筛选
不是所有的数据你都有兴趣,也不是所有的数据是有效的
4、统计,挖掘
关注的点需要数据算法等进行统计,或者从已有数据引出新的概念
5、选择可视化形式
确定可视的方式,比如表格,线图,bar图,tree等等
6、改善,提纯
使用合理的样式,标准化的页面,以及设计,颜色等方面的理论支持
7、操纵数据
添加方法来操作,控制你想看到的数据特性
这样的数据可视化表达方式已经成为了包括政府、科研和商业在内的各行各业的通用标准。
然而,随着当今数据分析技术的发展,数据可视化也在发生着剧变。
在下文中,我们一起来看看它都有哪些显著的变化。
想一想你在选择应用工具之前,最希望将哪一个类别的数据进行可视化呢?
这些数据是多维度的吗?
一般情况下,我们针对一个以上维度的数值进行可视化,在图表中,我们可以看到,月销售额是量度,时间是维度;
月销售额在时间跨度中呈现了出来。
以这个具体的实例来看,就是失业人数为量度,地理信息为维度(可以是省份、地区或者是业务区域等等)。
在多维度的数据库中,用户可以通过多个不同的维度对多个不同的量度进行分析,问题就在于我们怎样“看到”这些复杂的结果。
所幸的是,今天的许多应用工具都能达到这类可视化要求了,不信的话就搜索一下“可视化工具”吧。
在数据可视化领域,某教授成就斐然。
请注意,他不是一个商人,他只是一位在瑞典卡罗林斯卡研究所(Sweden’sKarolinskaInstitute)工作的教授。
Rosling热衷技术,关注世界健康,发自内心地想要帮助人们理解复杂的数据分析。
他的个人网站非常值得一看:
通过尺寸、颜色和运动来表现可视化,不可思议。
同时,你还可以免费下载他的软件。
如果你的数据不是多维度的,那是不是非常非常大呢?
众所周知,大数据在关系数据库引擎中存储和分析起来都很困难。
因此,对大数据的解读也影响到了可视化技术的发展方向。
说的具体一点,像地震仪和光谱仪的追踪记录、X光的片子以及核磁共振的图像都属于大数据范畴。
当然了,你可以轻而易举地将核磁共振信息存入关系数据库中,但图像本身的意义却不容易传达。
一张核磁共振图像就等于一个巨型数据块,将其可视化的流程可不仅仅只是展示一张图片那么简单。
想象一下,一个系统会如何扫描一张不规则图像并将其展示给医生呢?
这张图像会被简化;
可视化流程会移除所有规则内容,重点突出不规则的部分。
要解决这个问题,就需要编写出捕捉不规则图像的软件;
这一点,现在的分析流程已经能够处理得很好了。
还在为地图数据发愁吗?
大多数人都喜欢看到地图数据,这一方式在涉及地域维度的案例中被广泛运用。
绘制地图需要合并两个数据集——一个是你的客户的邮编或类似信息,另一个是极为庞大与复杂的地图构成数据集。
在过去,合并的成本不菲,你只能以高昂的价格购买GIS(地理咨询系统)软件。
到了今天,十分精细、可缩放的世界地图已经唾手可得;
好几家公司都免费提供,并赋予一定的交互功能。
只要置入自己的数据集,就能得到你想要的可视化地图了。
我们看到,优质可视化的实现是一项技术,也是一门艺术。
网络中随处可见这样的例子,可视化不局限于企业的业务分析,已经扩展到宇宙探秘和游戏领域。
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