做好数据整理,把握数据可视化成功的关键
数据发现,大部分数据可视化爱好者无法做出逻辑性好的信息可视化图表。主要问题是他们不知道如何组织数据。
整理数据是大多数人不得不处理的头疼事,在家也不想清理,更何况很多团队负责人都有类似的数据。完整的数据和信息表达可以体现你对问题的研究程度和严谨程度,也体现了一个好的设计师应该具备的逻辑。
数据是基础
数据是可视化的基础。一旦数据按照逻辑顺序排列好,通过选择合适的信息可视化图表与之配合,很容易达到清晰明了的效果。
虽然我们之前提到过可视化图表不宜过多依赖EXCLE,但EXCLE在数据整理初期(大型真香场景)仍是不可分割的工具
经过研究,你得到了原始数据、次要数据、数据和文本信息,因此整理数据是一个复杂的过程。
如何将数据拼接成可以纵横链接的图表是问题的症结所在,这也是信息可视化的第二步。
很多同学跳过这一步,或者仔细看这一步,就冲到下一步——图表的选择,这是非常错误的。
数据组织过程
具体的数据处理过程,同学们可以参考下图:
信息可视化的数据分为以下几类。这里要注意:先制作统计图表,然后选择图表类型。
一维数据:X轴的一维如果1、2、3、4 …
二维数据:X、Y二维(1、2),(3、4),(5、6),(7、8)…
三维数据:X、Y、Z三个维度(1、2、3)、(4、5、6)、(7、8、9)…
多维数据:X、Y、Z、…多维(1、2、3、4、…)、(5、6、@ >7、8、 …)
时态数据:具有数据属性的数据集合。
层次数据:具有层次或层次关系的数据集合。
数据划分
信息可视化使用视觉的方式来表达和传达难以直观理解的抽象绘画和感性概念。最终与观众交流的是视觉元素/语言和信息/数据的组合,三者的关系相互转化。
在拆分数据的时候一定要明白,组织数据的核心是要知道什么是数据,不仅仅是数字,信息可视化可以分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时间数据数据、分层数据等。
虽然数据划分的种类很多,但这些数据是描述现实世界的真实表达,数据的数量级划分也会影响数据表达的结果。
数据可视化的图片不是一下子准备好的。整理好资料,制作好图片后,总是需要多次修改。数据可视化的图片通过迭代不断优化。
判断一个数据可视化图是否是好图,我们需要考虑以下5大灵魂问题:
你有什么数据?
关于数据,你想知道什么?
数据可视化的形式是什么?
您在数据可视化图表中看到了什么?
你看到的信息有意义吗?
问题是相通的,而后者的答案取决于前者的答案,所以对于这些问题,我们在进行信息可视化时需要推敲。
立方体
当然,最完美的解决方案是多维数据,你可以通过多维数据的组合,整理出多维数据,构建多维数据库,在自己的数据可视化图中展示更多的数字化信息。
多维数据库是指将数据存储在一个门维数组中,人们可以通过多维视图来观察数据。
多维数据库增加了时间维度。与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快响应时间,提高查询效率。
1858年全球移民流线图,色块代表移民的祖国,线宽代表移民人数(一毫米等于1500人)
无法阅读?见案例
想要做好数据可视化,有两个关键点是不能忽视的:
1. 对逻辑顺序进行排序和过滤后,显示尽可能多的数据
2. 从新的角度观察和理解问题中表达的关键点
历史上最杰出的绘画大师——查尔斯。约瑟夫。以米纳德绘制的地图为例。他一生画了无数的图表,在绘画技法和绘画题材上做出了许多创新。他不仅创造了许多重要的主题绘画技巧,还改进了其他技巧。
他70岁退休后才开始全心全意地整理和制作数据图,这里分享几个他的案例:
下图显示了 1858 年从法国各地运往巴黎市场的肉类数量。
饼图由英国工程师 William Playfair 创建。但米纳德是第一个将饼图应用到地图上的人,并加入了自己的创新,将饼图做成了比例符号。
不同大小的圆饼代表了每个地区提供的肉量。不同的肉分为不同的颜色。黑色是牛肉,红色是小牛,绿色是羊肉。有肉的区域用黄色标记,没有肉的区域用浅棕色标记。今天,这种绘画方法仍在使用。
下图是Minard在时间演化中显示相同的信息,显示棉花进口地图。这幅画也是一个很好的例子。流线组合图不是米纳德首创,但他确实改进了。
Minard 说,这些地图是用来讲故事的,而信息地图则与“你的眼睛”对话。Minard 绘制从煤炭和葡萄酒到人和语言的一切事物的流线,总是优先考虑信息,经常变形地图以适应所有信息。
信息可视化看起来很复杂,但实际上并没有那么简单。它要求你有完整清晰的逻辑去思考问题,解决问题,展现你出色的设计能力。因此,希望今天的文章能进一步为学生解决信息可视化的问题,在刻苦训练的同时提高他们的逻辑思维能力。
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