大数据分析可视化常用的五种方式及举例

      概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。

下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法：

一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。

      这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。

      如：天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。

二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

如：2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

三、图形可视化在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。

Examples:iOS手机及平板分布如下图所示，当展示使用不同类型的手机和平板用户占比时，直接用总的苹果图形为背景来划分用户比例，让用户第一眼就可以直观的看到这些图是在描述苹果设备的，直观而清晰。

四、地域空间可视化当指标数据要表达的主题跟地域有关联时，我们一般会选择用地图为大背景。

      这样用户可以直观的了解整体的数据情况，同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。

      如：美国最好喝啤酒的产地分布下图中，通过以美国地图为大背景，清晰的记录了不同州所产啤酒在1987-2007年间在美国啤酒节中获得的奖牌累计总数。再辅以颜色可视化的方法，让用户清晰的看到美国哪些州更盛产好喝的啤酒。

五、概念可视化通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。

      如：厕所贴士下图是厕所里贴在墙上的节省纸张的环保贴士，用了概念转换的方法，让用户清晰的感受到员工们一年的用纸量之多。

      如果只是描述擦手纸的量及堆积可达高度，我们还没有什么显性化概念。但当用户看到用纸的堆积高度比世界最高建筑还高、同时需砍伐500多颗树时，想必用户的节省纸张甚至禁用纸张的情怀便油然而生了。所以可见用概念转换的方法是多么的重要和有效。

      注意事项在总结了常见维度的数据可视化方法和范例之后，要再次总体强调下做数据可视化设计时的注意事项，总结了三点如下：

      1) 设计的方案至少适用于两个层次：

一是能够整体展示大的图形轮廓，让用户能够快速的了解图表所要表达的整体概念；

二是再以合适的方式对局部的详细数据加以呈现(如鼠标hover展示)。

2) 做数据可视化时，上述的五个方法经常是混合用的，尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。

3) 做出的可视化图表一定要易于理解，在显性化的基础上越美观越好，切忌华而不实。

      总结：作为设计师，除了掌握方法来有针对性的设计之外，还要在平时多留心积累素材，同时培养自己的创造力和专业素养，保持一颗好奇心，才能真正的设计出样式精美又实用的数据可视化图表。成都加米谷大数据分析与挖掘培训，8月即将开课。