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数据可视化实践之美

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发表于 2017-6-1 16:12:42 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 MTstar 于 2017-6-1 16:14 编辑

随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化工具作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的数据可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。

基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的良好且强大的解决方案。然而,使用这些方法的最佳方式局限于一些特定的数据类型,而且其标准型和普遍性意味着它们基本无法达到新颖性。如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。

让我们一起来看几个经典的数据可视化,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。

1.“美国大选”数据可视化

在美国大选期间,美国媒体做了不少与之相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧!

下图为各洲“选举人票”的占比情况。作者设计了两种表现方法,一是以“选举人票”的分布做为底图,一是直接以美国地图作为底图。除此图上方双方选举人票总体数量对比外,鼠标移至各洲上方还能显示各洲“选举人票”数量及对希拉里与特朗普的支持比例。


关于第三方选举人影响的情况(在只有两种选择和有四个选举人的情况下,选民的态度又是怎样呢?)


特朗普的粉丝更多的是公立学校出身,而希拉里的则大都为精英阶层。


希拉里的粉丝大都较为“书生气”,使用与书籍相关的词汇,其中有很多被认证为教授或博士;而特朗普的粉丝更加喜欢流行文化,他们可能同时是流行歌手的粉丝,也更加关注球类运动等。

2. 社会关系数据可视化

社会网络分析(SocialNetwrok Analysis,SNA)是在传统的图与网络的理论之上对社会网络数据进行分析的方法。随着人类进入了移动互联网时代,社会网络数据成了重要的数据资源。SNA的本质是利用各样本间的关系来分析整体样本的群落现象,并分析样本点在群落形成中的作用以及群落间的关系。

近几年手机端网游越来越重视游戏用户社交性设计。这款游戏的玩法设计特别强调强社交性:用户可以在游戏内组建家族,家族成员有不同的职务等级,用户也可以在游戏内给好友赠送道具。我们从数据库中收集抽取了部分用户的家族数据(Nodes)和好友沟通数据(Links)。其中Nodes数据集包括Id(用户ID)、Label(用户名称)、Group(所属家族)、Level(等级)的信息;Links数据集包括Source(发起方)、Target(接收方)和Weight(斗气数量)信息。


从网络图可以看出,不同家族的成员基本紧密联系在一起,并通过一些关键成员与其他家族成员联系。例如我们发现右下角的那个社群的成员先通过user1用户、再通过user12用户跟其他社团成员联系在一个大网络图中。

我们也可以用Gephi软件快速绘制社会网络图,并对其进行美化。


3. 地理信息数据可视化
百度迁徙图是近年来非常流行的一种地理信息可视化,可以通过连线动态查看人口流向。此处给大家绘制一幅动态航班图的地理信息数据可视化图。


也可以利用Remap快速实现未来天气预报。


还可以把一些各地举行的会议事件在地图上进行数据可视化展示,下图是2015年中国R语言会议在各个城市举行的可视化展示。


城市热力图也是近年来非常流行的一种地理信息数据可视化方式,通过颜色的深浅表示不同地区的实际数值大小。


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