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讀數(shù)據(jù)可視化11數(shù)據(jù)可視化基礎

讀數(shù)據(jù)可視化11數(shù)據(jù)可視化基礎 1. 基本框架1.1. 數(shù)據(jù)可視化不僅是一門包含各種算法的技術還是一個具有方法論的學科1.2. 在實際應用中需要采用系統(tǒng)化的思維設計數(shù)據(jù)可視化方法與工具1.3. 流程1.3.1. 科學可視化和信息可視化分別設計了可視化流程的參考體系結構模型并被廣泛應用于數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)中1.3.2. 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)濾波、數(shù)據(jù)的可視映射和繪制1.3.3. 流水線實際上是數(shù)據(jù)處理和圖形繪制的嵌套組合1.3.4. 幾乎所有著名的信息可視化系統(tǒng)和工具包都支持這個模型而且絕大多數(shù)系統(tǒng)在基礎層都兼容只存在細微的實現(xiàn)差異1.3.5. 可視分析學的基本流程則通過人機交互將自動和可視分析方法緊密結合1.3.6. 起點是輸入的數(shù)據(jù)終點是提煉的知識1.3.6.1. 從數(shù)據(jù)到知識有兩個途徑交互的可視化方法和自動的數(shù)據(jù)挖掘方法1.3.6.2. 兩個途徑的中間結果分別是對數(shù)據(jù)的交互可視化結果和從數(shù)據(jù)中提煉的數(shù)據(jù)模型1.3.7. 在相當多的應用場合異構數(shù)據(jù)源需要在可視分析或自動分析方法應用之前被整合1.4. 在任意一種可視化或可視分析流水線中人是核心的要素1.4.1. 機器智能可部分替代人所承擔的工作而且在很多場合比人的效率高1.4.2. 人是最終的決策者是知識的加工者和使用者1.4.3. 數(shù)據(jù)可視化工具目標是增強人的能力不能完全替代人的作用1.4.4. uspanfont face微軟雅黑如果可以設計一個全自動的方案就不需要人的判斷了可視化也就失去了意義/font/span/u1.5. 核心要素1.5.1. 數(shù)據(jù)表示與變換1.5.1.1. 數(shù)據(jù)可視化的基礎是數(shù)據(jù)表示和變換1.5.1.2. 有效表示海量數(shù)據(jù)的主要挑戰(zhàn)在于采用具有可伸縮性和擴展性的方法以便忠實地保持數(shù)據(jù)的特性和內(nèi)容1.5.2. 數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)1.5.2.1. 數(shù)據(jù)可視化向用戶傳播了信息而同一個數(shù)據(jù)集可能對應多種視覺呈現(xiàn)形式即*視覺編碼1.5.2.2. 核心內(nèi)容是從巨大的呈現(xiàn)多樣性空間中選擇*最合適的編碼形式1.5.2.3. 判斷某個視覺編碼是否合適的因素包括感知與認知系統(tǒng)的特性、數(shù)據(jù)本身的屬性和目標任務1.5.2.4. 大量的數(shù)據(jù)采集通常是以流的形式實時獲取的針對靜態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)展起來的可視化顯示方法不能直接拓展到動態(tài)數(shù)據(jù)1.5.2.4.1. 要求可視化結果有一定的時間連貫性還要求可視化方法達到高效以便給出實時反饋1.5.3. 用戶交互1.5.3.1. 對數(shù)據(jù)進行可視化和分析的目的是解決目標任務1.5.3.2. 三類生成假設、驗證假設和視覺呈現(xiàn)1.5.3.3. 交互是通過可視的手段輔助分析決策的直接推動力2. 數(shù)據(jù)可視化設計2.1. 第一層2.1.1. 最外層2.1.2. 是刻畫真實用戶的問題稱為問題刻畫層2.1.3. 可視化設計人員采用以人為本的設計方法與目標用戶群相處大量時間了解目標受眾的需求2.1.4. 首要問題是用戶可能根本不需要數(shù)據(jù)可視化來幫助解決問題2.1.5. 解決方法之一是采訪和觀察用戶定性地驗證任務的實際內(nèi)容2.1.6. 解決方法之二是調(diào)研相關軟件或工具中數(shù)據(jù)可視化方法的實際使用率2.2. 第二層2.2.1. 是抽象層將特定領域的任務和數(shù)據(jù)映射到抽象且通用的任務及數(shù)據(jù)類型2.2.2. 將第一層確定的任務和數(shù)據(jù)從采用特定領域的專有名詞的描述轉(zhuǎn)化為更抽象、更通用的信息可視化術語的描述2.2.3. 將這些不同領域的需求轉(zhuǎn)化為不依賴于特定領域概念的通用任務是可視化設計人員面臨的挑戰(zhàn)之一2.2.4. 主要風險在于選定的任務和數(shù)據(jù)類型無法解決既定任務目標2.2.5. 檢驗的關鍵是由用戶測試系統(tǒng)2.2.6. 方法之一是讓目標用戶試用工具看工具是否能幫助發(fā)現(xiàn)新見解或證實了某些假設2.2.7. 方法之二是以一種長期的局部研究的方式觀察并記錄用戶如何在日常工作中使用系統(tǒng)2.3. 第三層2.3.1. 是編碼層設計與數(shù)據(jù)類型相關的視覺編碼及交互方法2.3.2. 可視化研究的核心內(nèi)容設計可視編碼和交互方法2.3.3. 視覺編碼和交互這兩個層面通常相互依賴2.3.4. 風險是選定的設計方法的視覺編碼效果不佳2.3.5. 第一種方法是根據(jù)感知和認知理論判斷設計是否合理2.3.6. 第二種方法是以用戶實驗的方式進行規(guī)范的用戶研究通過定量或定性分析統(tǒng)計結果或者用戶偏好來檢驗所使用的設計方案的效率2.3.7. 第三種方法是向測試人員展示可視化結果圖像或視頻?報告設計結果并做定性討論2.3.7.1. 目的是確定工具是否對特定的任務和數(shù)據(jù)集有用2.3.8. 第四種方法是定量地評估可視化結果圖像或視頻2.4. 第四層2.4.1. 最內(nèi)層2.4.2. 任務是創(chuàng)建正確完成系統(tǒng)設計的算法2.4.3. 第四層設計與前三個層次匹配的具體算法相當于一個細節(jié)描述的過程2.4.4. 與第三層的不同之處在于第三層確定應當呈現(xiàn)的內(nèi)容以及如何呈現(xiàn)而第四層解決的是如何完成的問題2.4.5. 風險在于算法的性能和精度無法達到要求2.4.6. 方法之一是分析算法的計算復雜度或測試算法的實際運行時間及內(nèi)存開銷2.5. 上游層的輸出是下游層的輸入2.5.1. 無論各層次以何種順序執(zhí)行都可以獨立地分析每個層次是否已正確處理3. 可視化中的數(shù)據(jù)3.1. 數(shù)據(jù)可視化將數(shù)據(jù)變換為易于感知的可視編碼3.2. 數(shù)據(jù)認知3.2.1. 概念模型是對數(shù)據(jù)的高層次描述對應于人們對數(shù)據(jù)的具體認知3.3. 數(shù)據(jù)類型3.3.1. 類別型數(shù)據(jù)3.3.1.1. 用于區(qū)分物體3.3.1.2. 適用于區(qū)分度算子可以判斷不同數(shù)據(jù)之間是否相等3.3.1.3. 可以互換元素間的位置統(tǒng)計類別和模式也可以計算列聯(lián)相關3.3.2. 有序型數(shù)據(jù)3.3.2.1. 用來表示對象間的順序關系3.3.2.2. 適用于區(qū)分度算子和序別算子因此可以判斷大小關系3.3.2.3. 可以計算元素間的單調(diào)遞增減關系、中值、百分位數(shù)3.3.3. 數(shù)值型數(shù)據(jù)3.3.3.1. 區(qū)間型數(shù)據(jù)3.3.3.1.1. 用于得到對象間的定量比較3.3.3.1.2. 適用于區(qū)分度算子、序別算子和加減算子3.3.3.1.3. 可以進行元素間線性加減操作計算平均值、標準方差等3.3.3.2. 比值型數(shù)據(jù)3.3.3.2.1. 用于比較數(shù)值間的比例關系3.3.3.2.2. 適用于區(qū)分度算子、序別算子、加減算子和乘除算子3.3.3.2.3. 由于基數(shù)為零除上述三種數(shù)據(jù)類型所允許的操作外還可以進行更復雜的計算3.3.4. 不同的數(shù)據(jù)類型同時也對應不同的集合操作和統(tǒng)計計算4. 可視化的基本圖表4.1. 統(tǒng)計圖表是最早的數(shù)據(jù)可視化形式之一作為基本的可視化元素仍然被非常廣泛地使用4.2. 原始數(shù)據(jù)繪圖、簡單統(tǒng)計值標繪和多視圖協(xié)調(diào)關聯(lián)4.3. 原始數(shù)據(jù)繪圖4.3.1. 原始數(shù)據(jù)繪圖用于可視化原始數(shù)據(jù)的屬性值直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征4.3.2. 數(shù)據(jù)軌跡4.3.2.1. 一種標準的單變量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方法4.3.3. 柱狀圖4.3.3.1. Bar Chart4.3.3.2. 采用長方形的形狀和顏色編碼數(shù)據(jù)的屬性4.3.4. 直方圖4.3.4.1. Histogram4.3.4.2. 是對數(shù)據(jù)集的某個數(shù)據(jù)屬性的頻率統(tǒng)計4.3.5. 餅圖4.3.5.1. Pie Chart4.3.5.2. 采用了餅干的隱喻用環(huán)狀方式呈現(xiàn)各分量在整體中的比例4.3.5.3. 分塊方式是環(huán)狀樹圖等可視表達的基礎4.3.6. 等值線圖4.3.6.1. Contour Map4.3.6.2. 等值線圖使用相等數(shù)值的數(shù)據(jù)點連線來表示數(shù)據(jù)的連續(xù)分布和變化規(guī)律4.3.7. 走勢圖4.3.7.1. Sparkline4.3.7.2. 是一種緊湊簡潔的數(shù)據(jù)趨勢表達方式4.3.8. 散點圖4.3.8.1. Scatter Plot4.3.8.2. 是表示二維數(shù)據(jù)的標準方法4.3.8.3. 在散點圖中所有數(shù)據(jù)以點的形式出現(xiàn)在笛卡爾坐標系中每個點所對應的橫縱坐標即代表該數(shù)據(jù)在坐標軸所表示維度上的屬性值大小4.3.9. 散點圖矩陣4.3.9.1. Scatter Plot Matrix4.3.9.2. 是散點圖的高維擴展用來*展現(xiàn)高維大于二維*數(shù)據(jù)屬性分布4.3.10. 維恩圖4.3.10.1. Venn Diagram4.3.10.2. 維恩圖使用平面上的封閉圖形來表示數(shù)據(jù)集合間的關系4.3.11. 熱力圖4.3.11.1. Heat Map4.3.11.2. 使用顏色來表達位置相關的二維數(shù)值數(shù)據(jù)大小4.4. 簡單統(tǒng)計值標繪4.4.1. 盒須圖是John Tukey發(fā)明的通過標繪簡單的統(tǒng)計值來呈現(xiàn)一維和二維數(shù)據(jù)分布的一種方法4.5. 多視圖協(xié)調(diào)關聯(lián)4.5.1. Multiple Coordinated Views4.5.2. 將不同種類的繪圖組合起來每個繪圖單元可以展現(xiàn)數(shù)據(jù)某個方面的屬性并且通常允許用戶進行交互分析提升用戶對數(shù)據(jù)的模式識別能力
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