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大数据可视化的9种方法,可视化就是这么简单(文末有福利!)

数据无疑是非常有用的,但是这些天我们被太多的数据所包围。我们希望快速了解我们正在查看的内容并弄清楚数据的含义。为此,使用视觉信息是最好的方法。记住:一张图片胜过一千个字。如何最好地显示数据,这里有一些方法向您展示。

首先,我推荐一个可视化工具:

地图

几个世纪以来,地图一直被用来直观地表示数据。只需看一眼地图,您就可以快速了解一个城市、国家或整个星球的物理空间构成。这种理解至少是基本的。

但它们也可能变得复杂。交互式地图允许读者点击并深入了解多个细节层次。热图可以通过颜色强度展示特定指标的分布,例如人口密度或病毒病例数。

这张显示了 2016 年美国总统大选的结果,根据获胜候选人的投票百分比着色。

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条形图

我们用它们来比较简单的数据。我们可以对大数据做同样的事情。条形图根据条形的长度或高度显示变量的值。条形图可以是单一的、分组的(也称为集群的,表示每个变量类别内多个项目的值)、堆叠的(也称为复合的,显示整体的比例)。大多数时候,这种格式应该按大小排序,除非它是随时间变化的性能变量值。

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折线图

基本折线图表示随时间变化的数据。随着时间的推移绘制单个数据点并用直线连接它们。结果线是随时间变化的可视化表示,并显示变量的波动性、趋势、加速(峰值)和减速(谷)等数据特征。

您还可以将同一时间段内的不同变量与折线图进行比较,这需要不同的变量(线)以不同的颜色着色。不要在图中使用太多的线,或者不要让最大的数据值超出你的坐标轴。

下图是折线图的经典示例,奥运会曲棍球决赛对加拿大埃德蒙顿地区用水量的直接影响。人们在比赛之间冲马桶时有高峰,在比赛的重要时刻有低谷。

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散点图

这种类型的图需要两个变量简单树状图,自变量(X)和因变量(Y),两者之间的关系可能是正的、负的或没有关系,你只要把它想象成一个没有线的折线图。

需要足够的数据点(和许多),以及一个通用的趋势线。乍一看,散点图可以显示不同数据点之间已建立的关系。

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在下图中,人均 GDP 与预期寿命成正比,并且随着预期寿命随着时间的推移而增加,这种相关性仍然存在。

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信息图表

它可能是目前最流行的数据可视化工具。许多人在社交媒体上喜欢和分享的信息图表内容是其他内容的 3 倍。

将你的研究可视化,逻辑地连接想法,并将它们组合在一起,你就可以创造出其他人可以理解的东西。简而言之,信息图表得到了结果,值得花时间和精力来创建一个引起关注的图表。

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饼形图

老实说,有很多人讨厌饼图,“在数据可视化的历史上,饼图很容易成为传达信息的最糟糕的方式”,但说句公道话,关键在于你如何使用它。

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限制扇区的数量并在适当的条件下使用它。

什么是正确的饼图使用条件?这些是:

各部分之和构成100%;

显示扇区大小的差异(24% 的切片和 26% 的切片似乎具有几乎相同程度的大小变化)

只使用一张饼图,饼图之间没有比较

记得把最大的风扇放在12点。

时间线

时间线可以显示特定时间段内的事件。画一条线来标记起点和终点,并添加在这两个时间点之间发生的主要事件。然后时间线图就完成了。无论是公司历史、工厂历史,还是生产产品的历史,时间线都能实现,清晰易懂。

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词云

词云将文本块中单词(或短语)的大小与其使用频率相关联,以显示它在文章中出现的频率。文本在云中占用的空间越多,它在文章中出现的频率就越高。

下图中的词云是根据《独立宣言》的文字制作的。

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当您想轻松解释层次(层次)关系或多个步骤时,树状图可能是合适的方法(例如家谱)。

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适当的可视化使讲故事变得容易。它还弥合了来自复杂而无聊的数据集的语言和文化之间的代沟。所以不要只展示数据,而是用数据讲故事。

福利来了!

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为了让大家更容易上手,做出好看的图表,小迪还精心挑选了一些好用的可视化工具,赶紧收藏起来吧!

丝绸——用于交互式表格或地图

tableau - 一个可以帮助您制作散点图、条形图、地图等的工具

Datawrapper - 一个开源工具;让您轻松创建可嵌入图表

Chartio - 结合数据源并从平台本身执行查询

时间线 - 创建漂亮的交互式时间线

Plotly – 包括 2D 和 3D 表格 Chart.js – 反馈、图形设计 Exhibit – MIT 设计简单树状图,可让您创建交互式地图和其他可视化工具 MyHeatMap – 使热图创建变得容易 Google Charts – 一套完整的数据可视化,由 Google 用户提供。

Dysprosium Chart——国内做图表、找数据、看故事的一站式数据可视化制作平台,不管你是新手,立马成为可视化大神!

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