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爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言

作者:admin 发布时间:2019-05-22 20:09:40 浏览次数:233
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"可视化实践上是关于外部认知,也便是说,怎么运用心灵之外的资源来进步思想的认知才能。"

本文要点介绍可视化与数据的重要性。科学,工程,商业和日常人类活动中发作的信息的数量和凌乱性正以惊人的速度添加。杰出的可视化不只呈现数据的视觉解说,并且进步了解、沟通、决议计划作用

可视化的重要性是简直一切数据科学家在大学入门级课程中教授的主题,可是很少有人把握。由于其固有的片面性质,它一般被以为是清楚明晰的或不重要的。本文期望消除其间的一些主意,并向您展现可视化十分重要,不只仅是在数据科学范畴,而是用于传递任何办法的信息。

经过多个示例向读者展现精心规划的可视化对传达主意或信息的影响。此外,谈论制造有用可视化的最佳实践,以及怎么开发自己的可视化以及可用于完成此意图的资源。

什么是可视化?

(1)心思视觉形象的构成。

构成心思视觉图画,经过数据的图形表明来传达信息。

假如你正在从事数据科学作业,这是你要把握的最重要的技术之一,并且简直能够转移到任何学科。让咱们幻想一下,你企图压服你的司理出资一家公司,并向他们供给一个包括数字的电子表格,向他们解说为什么这是一个如此好的出资时机。假如你是司理,你会怎么回应?

假如以视觉办法呈现,信息一般更简单消化,特别是假如它运用人类能够直观地解说的办法和结构。假如想要快速简洁的可视化,简直不需求任何尽力,能够运用饼图或条形图。

阻止咱们运用可视化的另一个要素是咱们可用的数据量。我怎么知道可视化是否是传达音讯的适宜办法?

这是一个难以答复的问题。一项规划研讨主张咱们依据使命的明晰度和信息的方位来评价运用可视化的可行性。

规划研讨办法论,Michael Sedlmair,Miriah Meyer和Tamara Munzner。IEEE Trans。可视化和计算机图形学,2012年。

假如咱们位于此图的右上角,则开发和编程交互式可视化变得可行,这是数据科学家现在进入的范畴,由于信息爆破导致的数据规划继续添加。

信息爆破

咱们现在生活在一个数据驱动的国际中,它很或许变得愈加数据化。从多个范畴能够清楚地看到这一点,例如开发大型传感器网络的重要发展以及与国际互动的人工智能署理,如自动驾驶轿车。

在数据具有主权的国际中,具有开创造晰且有影响力的可视化的才能正在成为越来越必要的技术。

好的和坏的可视化

几千年来,人类一直在创造可视化,虽然窟窿人的图画比咱们现在的图画略微不那么有目共睹,但仍然很快乐赏识一些前期可视化的强壮程度,以及它们的影响力。在现代国际。

达芬奇为例,他是一位意大利博学家,不只是第一个提出令人难以置信的创造的人,如飞机,直升机和坦克,并且还十分拿手绘画。他的工程和解剖学图纸,如下图所示,十分传神,并且易于了解。

几百年前,当咱们没有计算机为咱们制造东西时,娴熟绘画关于可视化的意图是十分必要的。花点时刻赏识伽利略在阴历的不同阶段的月亮草图。

咱们并不常常盯着月球的古代绘画,所以在现代国际中是否真的需求这些类型的可视化?

答案明显是必定的。即便在十年或十五年前,学习相似化学的东西也是十分困难的,虽然能够描绘脑中的分子,但仍然很难在凌乱的科学词汇和你正在发作的事物的心思图画之间进行转爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言化。现在,人们能够运用Youtube并输入几个字,观看基本上任何化学方面的可视化或视觉演练。相同的主意基本上适用于科学中的任何笼统概念。

所以现在咱们现已压服自己,可视化关于传达信息十分有用,并且还能够用于以更可解说的办法解说凌乱的主意。

什么是杰出可视化的比方?

在波士顿,咱们有一个名为T的地下地铁体系。与任何城市地铁体系相同,有许多不同的线路,它们向各个方向跋涉,由于间隔较远,一些线路比其他线路更长。

以下可视化不只捕获以同心球办法从市中心到每个站点所花费的时刻,并且还遵从每条线路的正确方向。看一下这个图表,能够很快找出要采纳的线路,走向哪个方向,以及抵达那里需求多长时刻。

第二个可视化显现了上个世纪在马萨诸塞州出生人的运动。咱们看到,在1940年,82%出生在马萨诸塞州的人估计住在马萨诸塞州。现在快进到现代,咱们看到这个数字已降至64%,咱们能够合理地了解这些人移居的当地。

有史以来最出名的可视化之一是约瑟夫米纳德(Joseph Minard),它描绘了拿破仑向俄罗斯进军的旅程。

描绘了拿破仑的戎行脱离波兰与俄罗斯的鸿沟。一个厚厚的带子说明晰他的戎行在行进和撤离期间在特定地舆点的巨细。它在两个方面显现六种类型的数据:拿破仑戎行的数量; 游览的间隔; 温度; 纬度和经度; 游览方向; 并且相关于特定日期的方位。米纳德的爱好在于战士们的辛苦和献身。

现在让咱们考虑将不良可视化转化为更适合其意图的可视化。这关于地铁地图来说是最简单的,所以我会考虑伦敦的地铁地图,咱们将看到为什么它被改动以及它们的新规划怎么在原始规划上得到改善。

这是能够追溯到1927年的伦敦地铁的原始地图。该图的首要问题是由于它们十分挨近而存在许多严密间隔的地下车站。这源于地图是依据台站的地舆方位制造的。可是,当远离城市时,地图上仍有许多空间未运用。

1933年,哈里贝克想出了伦敦地铁地图的新规划。贝克以为乘客不关怀地舆准确性,并且最爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言感爱好的是怎么从一个到另一个车站以及换乘火车的地址。他从电子图表中罗致创意,决议以独自的色彩显现每条线条,并在电气图上显现它们与其他线条的衔接。该图坚持每条线路的方向信息,但间隔信息丢掉,由于贝克以为不必要。

咱们能够看到纽约地铁地图发作的十分相似的争辩。你以为哪个更好?

虽然咱们现已检查了几个地铁地图,但明显没有明晰的处理方案能够适用于一切状况。究竟,这取决于哪些数据与受众最相关。哈里爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言贝克决议乘客不关怀间隔或地舆信息,只知道他们知道怎么从A站到B站以及有什么联络。或许这个主意不适合纽约人,由于他们比伦敦人更关怀知道间隔和地舆方位。

安斯科姆的四重奏

数字或许令人难以置信的误导,正如现在闻名的安斯科姆四重奏办法的格特鲁德安斯科姆所证明的那样四重集是一组四个数据样本,具有彻底相同的均值,方差,相关性和线性回归线。

Anscombe的四重奏以表格办法(Anscombe,1973)

可是,从成果的视觉表明中能够清楚地看出,四组数据的散布是彻底不同的。

Anscombe的视觉办法的四重奏(Anscombe,1973)

为了着重这一点,开发了六个数据图,一切这些图都具有相同的均值,方差,相关性和线性回归线。如下面看到的,这些也是彻底不同的。

可视化可用于替代量化方针以使数据结构更明晰,更有意义的这种主意使咱们爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言自然地进入误导性可视化的范畴。数字能够用来误导咱们数据的结构,它也能够反过来作业,能够奇妙地制造可视化以歪曲数据中的底层结构。正如咱们即将看到的,这是一种十分遍及的现象,特别是在易于宣布言语的范畴,如政治和科学争辩。

误导性可视化

有许多人运用统计数据来误导个人。实践上,这是一种在政治中运用的极为常见的战略。一个比方是与乔治布什总统提出的减税有关,其间经过歪曲条形图的轴线使得看起来起伏添加了5%。

左)可视化显现给观众,(右)显现较少的诈骗性可视化

这些诈骗性战略一般触及丈量轴的歪曲。这是与赋闲相关的轴失真的另一个比方。

实践上,情节应该是这样的。

经过运用可视化来诈骗人们的另一种办法是经过省掉数据。

咱们清楚人们能够经过精心规划的可视化来支撑诈骗。这是一个显现全球变暖是一个神话的一个典型比方,这个主意自20世纪90年代以来就没有遭到环境科学家的质疑。

一个不那么具有诈骗性的图表如下所示。

到现在,咱们刚刚谈论了为诈骗咱们而活跃规划的可视化。

当心彩虹

彩虹色地图或许是我每天遇到的最烦人的可视化。这些不只难以运用,由于色瞎子(或许会呈现差异许多色彩的问题,但将色彩分配给定量值则是荒唐的。

彩虹色图在感知上对错线性的。谁决议蓝色代表的数量低于黄色或赤色?转化何时发作,它们有多忽然?

彩虹五颜六色地图

处理这个问题的最佳办法是坚持运用两种色彩并运用线性色彩改变来表明定量值。在这个意义上,绘图能够上色,但绘图的定量性质由色彩的亮度描绘,较暗的区域一般表明较高的值。这个主意如下所示。

这基本上使它们与热图或等值线图相同,如下图所示。

在2016年总统大选之后,美国投票便是一个很好的比方。

色盲

记住合理数量的人是色盲并防止运用或许对这些人有问题的色彩组合这一实践总是好的。以下面的可视化为例。

该图中运用的色彩关于患有红绿色盲的人来说是一种可怕的组合。最好留意至少运用赤色和绿色的组合,由于这种类型的色盲是最遍及的。

边际绑缚

边际绑缚背面的主意实质上是环绕从一个节点到另一个节点沿着相同路途的一切途径环绕弹性带。这用于网络图,并且具有使可视化看起来不那么凌乱的毛球的长处,并且如咱们在下面看到的那样愈加令人愉悦。

此办法的缺陷是,在绑缚后您无法遵从切当的链接或途径,这意味着咱们的可视化不会反映根底数据,损失一些图形完整性。

可视化进程概述

现在咱们现已看了一堆可视化并了解好的和坏的可视化之间的差异,现在是谈论什么样的可视化好。

可视化方针

数据探究 - 找到未知数

数据剖析  - 检查假定

演示  - 沟通和传达

基本上便是这样。可是,这些术语十分迷糊,因而很简单了解为什么个人难以把握经过可视化进行沟通的艺术。因而,有一个模型能够协助咱们完成这些方针。

五步模型

可视化一般被爱乐透软件下载-数据可视化的法力——一图胜千言描绘为以下五步模型,该进程遵从适当合理的发展。

首要,需求一个人即将作为评价方针的特定方针或问题隔脱离来。

接下来是数据争辩,这是数据科学家在处理数据时所做数据的90%。此进程触及将数据转化为可行的格局,履行探究性数据剖析以了解其数据集,这或许触及汇总或制造数据的各种办法。

第三阶段是规划阶段,触及开发一个您想要用数据叙述的故事。这与咱们界说的方针严密相关。咱们想要传达的信息是什么?这也或许取决于你的观众是谁,以及剖析的客观性水平。

第四步触及可视化的完成,例如运用根据交互式网络的可视化编程。这是触及一些编码的进程的一部分,而规划阶段触及考虑,绘画,构思等。

第五阶段基本上是一个检查阶段,完成并决议它是否发送你要传达的音讯,或许答复你要答复的问题。

实践上,这是一个非线性进程,虽然它一般表现为一个进程。这是一个更实践的模型办法。

看起来很简单吧?嗯,实践上有许多办法能够处理这个问题,并且往往没有意识到。以下是三个最常见的问题:

范畴状况 - 你是否正确了解用户的需求?或许正在处理过错的问题。这是与方针阶段相关的问题。

数据/使命笼统 - 你是否正确地展现它们?或许正在运用过错的笼统。这也是与方针阶段相关的问题。

可视编码/交互 - 显现数据的办法是否有用?或许正在运用过错的习语或编码。这是与规划阶段相关的问题。

算法 - 女尊你的代码太慢吗?它可扩展吗?这是施行阶段的问题。或许正在运用过错的算法。

处理你的代码决裂这一实践或许是清楚明晰的,可是你怎么评价咱们刚刚处理的更片面的问题,比方范畴状况或运用的可视编码?咱们能够倾向于评价方针。

咱们能够依靠定性和定量方针。定性衡量一般对可视化最有用,由于可视化是为了向人们传达信息而开发的,要运用的衡量的一些示例如下:

  1. 调查研讨("大声考虑")
  2. 专家访谈(又叫规划谈论)
  3. 专门小组

这些定性程序的主意是,个人应该能够看到可视化并了解您企图传达的信息,而无需任何其他信息。这些类型的研讨和方针一般用于营销和网页规划等范畴,由于它们能够洞悉个人怎么解说和回应他们的主意或规划。

经历规律

以下是Edward Tufte有用可视化的三条规矩:

  1. 图形完整性
  2. 最大化数据墨水比率
  3. 防止图表废物

图形完整性

在谈论误导性可视化时,咱们现已对此进行了一些谈论。一般来说,企图误导具有统计数据的个人是欠好的做法,对社会有害。

最大化数据墨水比率

这个经历规律是关于明晰度和极简主义。一般来说,3D图表往往不太明晰,在某些状况下或许会发作误导。检查下面两个图表之间的差异,并确认您以为哪个更好。

防止图表废物

无关的视觉元素会涣散人们对传达信息的留意力。

交互式可视化

下面是你会喜爱的可视化。

权利的游戏中的当地

在权利的游戏传奇中谈论的方位称号。

枪在美国逝世

枪在美国逝世

英国的路途安全

这种可视化建立在deck.gl上,十分风趣,能够玩这个网站 - 我主张您检查这个网站上有多个其他交互式可视化。

英国的路途安全

州首府的路途

这种可视化是美国的交互式和五颜六色编码地图,以及通往每个州首府的一切路途。

美国贸易逆差

这是一个美丽的可视化,可视化2001年至2013年美国的贸易逆差。

链接的爵士网络图

这张互动图表展现了爵士乐中的一些出名人物以及他们怎么影响其他艺术家。

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