数据可视化
2018-04-04 17:58:33 8 举报AI智能生成
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数据可视化概述、框架，如何做出优秀的数据可视化作品
作者其他创作
大纲/内容
数据可视化
1.背景
数据可视化：直观展示数据，以可视化目的发现规律
eg.股票K线图
目的：打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么?
过程：先要理解数据，再去掌握可视化的方法
能力：数据分析能力+交互视觉能力+研发能力
一站式大数据分析平台：数据可视化+数据分析（分析工具+数仓工具）
2.数据的特性
1️⃣量型
数据是可以计量的，所有的值都是数字
2️⃣离散型
数字类数据可能在有限范围内取值（eg.办公室内员工的数目）
3️⃣持续型
数据可以测量，且在有限范围内（eg.年度降水量）
4️⃣范围型
数据可以根据编组和分类而分类（eg.产量/销售量）
3.工具-编程语言
1️⃣R语言
统计建模
2️⃣Scala
3️⃣Python
自然语言处理NLP、神经网络
4️⃣Java
可视化框架
Echart.js /D3.js/ Highchart.js /Antv.js
4.图表及分类（详见说明）
1️⃣比较类
柱形图
2️⃣分布类
散点图
3️⃣流程类
漏斗图
4️⃣占比类
饼状图
5️⃣区间类
仪表盘
6️⃣关联类
矩形树图
7️⃣趋势类
折线图
8️⃣时间类
面积图（区域图）
9️⃣地图类
带气泡地图
5.用户体验
1️⃣用户视觉
合格的可视化要有新闻价值，能帮用户更好理解数据
逻辑性、故事性、表达性
2️⃣色彩空间
HSV/HSL
H-色相（Hue）/S-饱和度（Saturation）/V-透明度（Value）/L-亮度（Lightness）
颜色设计
6.探索可视化和数据挖掘的思路
1️⃣拥有什么数据？
2️⃣关于数据你想了解什么？
3️⃣应该使用哪种可视化方式？
4️⃣你看见了什么，有意义吗？
7.优秀的可视化作品
深入浅出
优秀的可视化作品=信息+故事+目标+视觉形式
过程：数据→交互→视觉→开发
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