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數據可視化設計淺析與研究(一)

2022-12-20    seo達人

一. 數據可視化歷史淵源

從人類誕生之日起,便有了信息的呈現形式,并伴隨著人類發展足跡不斷變遷。如今出現的任何信息可視化類型,并非一夜之前突現的新物種,幾乎都是從過去經典的表達式中發展而來。

17000 年前

如果你問最早的信息圖表設計師是誰,很多學者認為是遠古時代的洞穴人,他們是最早用圖像描繪成日常生活比如戰斗,野生動物、死亡和慶祝活動等等。

法國發現的洞穴繪畫遺址-拉斯科壁畫,距今約17000年

 

公元前 3000 年

古埃及象形文字,作為那時的正式書寫系統,開始使用符號來代表字母和概念,可追溯到公元前3000年。

 

公元前 550 年

希臘哲學家阿那克西曼德創造了第一個出版的世界地圖,這可以說是最早的可視化地圖了。

 

公元 950 年

歐洲人畫出了基于時間變化的折線圖,用于展示太陽,月亮等行星的位置變化趨勢,開始出現如今的數據圖表的雛形。

 

17 世紀

統計圖形之父威廉·普萊費爾,發明了我們今天經常使用的折線圖和條形圖,也被認為創建了面積和餅圖。普萊費爾是蘇格蘭工程師和政治經濟學家,并在1786年出版了商業和政治地圖集。

智能時代

隨著時代的發展,智能時代AR、VR 技術的興起,我們開始看多更多新穎的的數據可視化形式。

1992-2010年內世界小型武器和彈藥的進出口貿易數據展示

 

“里約+20”地球峰會期間的Twitter話題匯集成一顆顆大樹

 

二. 認識主流可視化圖表

如今隨著科學技術的發展,已經沉淀出豐富且經典耐用的信息可視化表達。無論在傳統的紙質媒體,還是如今手機、電腦,電視等各類終端的電子媒體都得以大放異彩。目前,各大可視化工具中有非常詳盡的圖表類型介紹,比如 Excel2010 的版本里面,提供了 10 類共 53 個圖表。AntV 平臺則提供了 15 類近 200 個數據圖表,現在我們就來普及一下基本知識。

常用可視化圖表分類

目前主流的可視化平臺把常用圖表分成九大類(來自 AntV ),分別是:比較、分布、關聯、占比、區間、流程、趨勢、時間、地圖。

1. 比較

顯示值與值之間的不同和相似之處。使用圖形的長度、寬度、位置、面積、角度和顏色來比較數值的大小,通常用于展示不同分類間的數值對比,不同時間點的數據對比。

典型圖表:柱狀圖、條形圖、直方圖、K 線圖、矩形樹圖等

 

2. 分布

顯示頻率,數據分散在一個區間或分組。使用圖形的位置、大小、顏色的漸變程度來表現數據的分布,通常用于展示連續數據上數值的分布情況。

典型圖表:散點圖、氣泡圖、熱力圖、箱型圖

 

3. 占比

顯示同一維度上占比關系

典型圖表:餅圖、環形圖、堆疊面積圖、堆疊柱狀圖

 

4. 關聯

顯示數據之間相互關系。 使用圖形的嵌套和位置表示數據之間的關系,通常用于表示數據之間的前后順序、父子關系以及相關性。

典型圖表:和弦圖、桑基圖(我有點讀不懂)

 

5. 區間

顯示同一維度上值的上限和下限之間的差異。 使用圖形的大小和位置表示數值的上限和下限,通常用于表示數據在某一個分類(時間點)上的最大值和最小值。

典型圖表:儀表盤、堆疊圖

 

6. 流程

顯示流程流轉和流程流量。一般流程都會呈現出多個環節,每個環節之間會有相應的流量關系,這類圖形可以很好的表示這些關系。

典型圖表:漏斗圖、桑基圖

 

7. 趨勢

分析數據的變化趨勢。使用圖形的位置表現出數據在連續區域上的分布,通常展示數據在連續區域上的大小變化的規律。

典型圖表:折線圖、K 線圖、堆疊面積圖

 

8. 時間(個人認為時間可以放在各大類型中作為一個維度)

顯示以時間為特定維度的數據。使用圖形的位置表現出數據在時間上的分布,通常用于表現數據在時間維度上的趨勢和變化。

 

9. 地圖

顯示地理區域上的數據。使用地圖作為背景,通過圖形的位置來表現數據的地理位置,通常來展示數據在不同地理區域上的分布情況。

典型圖表:地圖

 

常用可視化圖表舉例分析

1) 柱狀圖

條形圖

展示多個分類的數據變化和同類別各變量之間的比較情況。使用垂直或水平的柱子顯示類別之間的數值比較。其中一個軸表示需要對比的分類維度,另一個軸代表相應的數值。

優點:對比分類數據。

缺點:分類過多則無法展示數據特點。

 

# 相似圖表

堆積柱狀圖:比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。

百分比堆積柱狀圖:適合展示同類別的每個變量的比例。

 

2) 條形圖(也可歸到柱狀圖大類中)

類似柱狀圖,只不過兩根軸對調了一下。

優點:類別名稱過長,將有大量空白位置標示每個類別的名稱。

缺點:分類過多則無法展示數據特點 。

 

#相似圖表

堆積條形圖:比較同類別各變量和不同類別變量總和差異。

百分比堆積條形圖:適合展示同類別的每個變量的比例。

雙向柱狀圖:比較同類別的正反向數值差異。

 

3) 折線圖

折線圖

堆積面積圖

展示數據隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。

優點:有序的類別,比如時間。

缺點:無序的類別無法展示數據特點。

 

# 相似圖表

面積圖:用面積展示數值大小,展示數量隨時間變化的趨勢。

堆積面積圖:同類別各變量和不同類別變量總和差異。

百分比堆積面積圖:比較同類別的各個變量的比例差異。

 

4) 散點圖(以及氣泡圖)

散點圖

 

氣泡圖

 

用于發現各變量之間的關系。

優點:存在大量數據點,結果更精準,比如回歸分析。

缺點:數據量小的時候會比較混亂。

 

# 相似圖表

氣泡圖:用氣泡代替散點圖的數值點,面積大小代表數值大小。

 

5) 餅圖

餅圖

玫瑰圖

餅圖可以很好地幫助用戶快速了解數據的占比分配。

優點:了解數據的分布情況。

缺點:分類過多,則扇形越小,無法展現圖表。

 

# 相似圖表

環形圖:挖空的餅圖,中間區域可以展現數據或者文本信息。

玫瑰餅圖:對比不同類別的數值大小。

旭日圖:展示父子層級的不同類別數據的占比。

 

6) 詞云

詞云

 

7) 箱型圖

箱型圖

以上只是部分常用圖表樣式,更多詳細的圖標樣式及其介紹,可前往阿里數據可視化平臺 AntV 學習。

 

數據圖表使用指南

數據圖表如此繁雜多樣,到底該如何靈活運用呢?

數據圖表專家 Andrew abela 設計了一張匯總圖,從全局出發,幫助我們快速確定圖表樣式

Andrew abela 繪制的圖表選擇指南被廣泛運用

 

這其實為我們提供了一種快速選擇數據圖表類型的思考流程,四步走:

1.分析數據源

2.確定展示的類型

3.選擇的變量類型及數量

4.選擇對應的數據圖表

 

三. 實用的學習通道

介紹這些基本知識是遠遠不夠的,網絡上有非常多的平臺、工具和團隊可以供我們深入學習和研究數據可視化設計,以下列舉了我平時經常光顧的學習資源。

1. 了解數據可視化設計的歷史淵源(完整版):

數據可視化圖表發展史:http://www.datavis.ca/milestones/index.php?group=Pre-1600&mid=ms9

 

2. 各類可視化圖表的概念及用法(超詳細):

螞蟻金服可視化解決方案 AntV:https://antv.alipay.com/zh-cn/index.html

圖表示例:https://antv.alipay.com/zh-cn/g2/3.x/demo/index.html

圖表用法:https://antv.alipay.com/zh-cn/vis/chart/index.html

 

3. 前端可視化圖表庫(前端可直接調用):

ECharts:http://echarts.baidu.com/index.html

AntV:https://antv.alipay.com/index.html

Google Chat:https://google-developers.appspot.com/chart/

 

4.數據分析工具:

Google Analytics: https://analytics.google.com

百度統計:https://tongji.baidu.com/

 

5.運用可視化工具搭建自己的可視化圖表(可以建立自己的可視化圖表):

BDP個人版:https://me.bdp.cn/home.html

平時還可以使用 Excel 或 Numbers 整理和輸出可視化圖表

 

寫在最后

除了學習鞏固數據相關的基礎知識以外,更需要在日常工作學習中培養習慣,養成數據化的思維方式。

  • 1.保持對數據的敏感度
  • 2.嘗試利用可視化工具創建圖表,鍛煉分析整理的能力
  • 3.密切關注自家產品線的用戶行為數據,解讀各類數據指標,培養分析的習慣
  • 4.關注前沿技術和可視化新形式,保持開放包容的心態

好了,文章就介紹到這里,大家一起學來吧。

預告:下一篇系列文章著重介紹可視化設計的具體方法,譬如從色彩、布局、交互等方面如何設計數據圖表,歡迎持續關注。


作者:又彬

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