作者：jihong10102006

隨著DT時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)圖表很難對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀地展示。這幾年數(shù)據(jù)可視化作為一個(gè)新研究領(lǐng)域也變得越來(lái)越火。成功的可視化，如果做得漂亮，雖表面簡(jiǎn)單卻富含深意，可以讓觀測(cè)者一眼就能洞察事實(shí)并產(chǎn)生新的理解?？梢暬?visualization)和可視效果(visual)兩個(gè)詞是等價(jià)的，表示所有結(jié)構(gòu)化的信息表現(xiàn)方式，包括圖形、圖表、示意圖、地圖、故事情節(jié)圖以及不是很正式的結(jié)構(gòu)化插圖。

基本的可視化展現(xiàn)方式，如條形圖、折線圖、餅圖、雷達(dá)圖可以很容易通過(guò)各種軟件（如Excel）容易生成，這些方法是常見(jiàn)可視化問(wèn)題的良好且強(qiáng)大的解決方案。然而，使用這些方法的最佳方式局限于一些特定的數(shù)據(jù)類(lèi)型，而且其標(biāo)準(zhǔn)型和普遍性意味著它們基本無(wú)法達(dá)到新穎性。如果對(duì)地理空間數(shù)據(jù)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、多維數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，直觀地傳遞數(shù)據(jù)期望表達(dá)的信息是需要特定的圖表類(lèi)型來(lái)展示。

讓我們一起來(lái)看幾個(gè)經(jīng)典的可視化，觀測(cè)它們是如何充分利用其源數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的。

1. “美國(guó)大選”數(shù)據(jù)可視化

在美國(guó)大選期間，美國(guó)媒體做了不少與之相關(guān)的數(shù)據(jù)報(bào)道，讓我們來(lái)回顧一下，他們是如何將美國(guó)大選的數(shù)據(jù)可視化的吧!

下圖為各洲“選舉人票”的占比情況。作者設(shè)計(jì)了兩種表現(xiàn)方法，一是以“選舉人票”的分布做為底圖，一是直接以美國(guó)地圖作為底圖。除此圖上方雙方選舉人票總體數(shù)量對(duì)比外，鼠標(biāo)移至各洲上方還能顯示各洲“選舉人票”數(shù)量及對(duì)希拉里與特朗普的支持比例。

關(guān)于第三方選舉人影響的情況(在只有兩種選擇和有四個(gè)選舉人的情況下，選民的態(tài)度又是怎樣呢?)

特朗普的粉絲更多的是公立學(xué)校出身，而希拉里的則大都為精英階層。

希拉里的粉絲大都較為“書(shū)生氣”，使用與書(shū)籍相關(guān)的詞匯，其中有很多被認(rèn)證為教授或博士;而特朗普的粉絲更加喜歡流行文化，他們可能同時(shí)是流行歌手的粉絲，也更加關(guān)注球類(lèi)運(yùn)動(dòng)等。

2. 社會(huì)關(guān)系可視化

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Netwrok Analysis，SNA)是在傳統(tǒng)的圖與網(wǎng)絡(luò)的理論之上對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的方法。隨著人類(lèi)進(jìn)入了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成了重要的數(shù)據(jù)資源。SNA的本質(zhì)是利用各樣本間的關(guān)系來(lái)分析整體樣本的群落現(xiàn)象，并分析樣本點(diǎn)在群落形成中的作用以及群落間的關(guān)系。

近幾年手機(jī)端網(wǎng)游越來(lái)越重視游戲用戶(hù)社交性設(shè)計(jì)。這款游戲的玩法設(shè)計(jì)特別強(qiáng)調(diào)強(qiáng)社交性：用戶(hù)可以在游戲內(nèi)組建家族，家族成員有不同的職務(wù)等級(jí)，用戶(hù)也可以在游戲內(nèi)給好友贈(zèng)送道具。我們從數(shù)據(jù)庫(kù)中收集抽取了部分用戶(hù)的家族數(shù)據(jù)(Nodes)和好友溝通數(shù)據(jù)(Links)。其中Nodes數(shù)據(jù)集包括Id(用戶(hù)ID)、Label(用戶(hù)名稱(chēng))、Group(所屬家族)、Level(等級(jí))的信息；Links數(shù)據(jù)集包括Source(發(fā)起方)、Target(接收方)和Weight(斗氣數(shù)量)信息。

從網(wǎng)絡(luò)圖可以看出，不同家族的成員基本緊密聯(lián)系在一起，并通過(guò)一些關(guān)鍵成員與其他家族成員聯(lián)系。例如我們發(fā)現(xiàn)右下角的那個(gè)社群的成員先通過(guò)user1用戶(hù)、再通過(guò)user12用戶(hù)跟其他社團(tuán)成員聯(lián)系在一個(gè)大網(wǎng)絡(luò)圖中。

我們也可以用Gephi軟件快速繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖，并對(duì)其進(jìn)行美化。

3. 地理信息可視化

在第一個(gè)例子中，我們已經(jīng)見(jiàn)識(shí)到了地理信息可視化的魅力。接下來(lái)我們簡(jiǎn)單了解下如何利用Remap包快速繪制可交互的地圖數(shù)據(jù)可視化。目前托管在github，https://github.com/lchiffon/REmap。

百度遷徙圖是近年來(lái)非常流行的一種地理信息可視化，可以通過(guò)連線動(dòng)態(tài)查看人口流向。此處給大家繪制一幅動(dòng)態(tài)航班圖的地理信息可視化圖，大家點(diǎn)擊鏈接可查看動(dòng)態(tài)效果。

也可以利用Remap快速實(shí)現(xiàn)未來(lái)天氣預(yù)報(bào)。

還可以把一些各地舉行的會(huì)議事件在地圖上進(jìn)行可視化展示，下圖是2015年中國(guó)R語(yǔ)言會(huì)議在各個(gè)城市舉行的可視化展示（動(dòng)圖鏈接）。

城市熱力圖也是近年來(lái)非常流行的一種地理信息可視化方式，通過(guò)顏色的深淺表示不同地區(qū)的實(shí)際數(shù)值大小（動(dòng)圖鏈接）。

通過(guò)以上的幾個(gè)小例子，相信大家已經(jīng)驚嘆于上面的可視化效果，給人眼前一亮、耳目一新的感覺(jué)。以上可視化并未運(yùn)用到很高深的技術(shù)，如果你也掌握以下一些可視化知識(shí)，也能繪制出以上圖表的效果。接下來(lái)，就給大家介紹幾個(gè)常用的交互數(shù)據(jù)可視化手段：D3、Echarts和R（R是一款數(shù)據(jù)分析挖掘軟件，但是其擁有強(qiáng)大的可視化功能，并能集成D3、Echarts圖庫(kù)，實(shí)現(xiàn)交互繪圖）。

1.?D3

D3 是最流行的可視化庫(kù)之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允許綁定任意數(shù)據(jù)到DOM，然后將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)換應(yīng)用到Document中。你可以使用它用一個(gè)數(shù)組創(chuàng)建基本的HTML表格，或是利用它的流體過(guò)度和交互，用相似的數(shù)據(jù)創(chuàng)建驚人的SVG條形圖。

比如D3可以非常容易地繪制交互?；鶊D。?；鶊D（Sankey diagram），即?；芰糠至鲌D，也叫?；芰科胶鈭D。它是一種特定類(lèi)型的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)流量的大小，通常應(yīng)用于能源、材料成分、金融等數(shù)據(jù)的可視化分析。?；鶊D最明顯的特征就是，始末端的分支寬度總和相等，即所有主支寬度的總和應(yīng)與所有分出去的分支寬度的總和相等，保持能量的平衡（動(dòng)圖鏈接）。

可以通過(guò)D3對(duì)Sunburst Partition可視化探索。通過(guò)解析布點(diǎn)獲得的用戶(hù)行為路徑數(shù)據(jù)，我們可以用最簡(jiǎn)單與直接的方式將每個(gè)用戶(hù)的事件路徑點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并用數(shù)據(jù)可視化方法將其直觀地呈現(xiàn)出來(lái)。 D3.js是當(dāng)前最流行的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)之一，我們可以利用其中的Sunburst Partition來(lái)刻畫(huà)用戶(hù)群體的事件路徑點(diǎn)擊狀況。從該圖的圓心出發(fā)，層層向外推進(jìn)，代表了用戶(hù)從開(kāi)始使用產(chǎn)品到離開(kāi)的整個(gè)行為統(tǒng)計(jì)；Sunburst事件路徑圖可以快速定位用戶(hù)的主流使用路徑。通過(guò)提取特定人群或特定模塊之間的路徑數(shù)據(jù)，并使用Sunburst事件路徑圖進(jìn)行分析，可以定位到更深層次的問(wèn)題。靈活使用Sunburst路徑統(tǒng)計(jì)圖，是我們?cè)诼窂椒治鲋械囊淮蠓▽殻▌?dòng)圖鏈接）。

2.ECharts

ECharts，縮寫(xiě)來(lái)自Enterprise Charts，商業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)圖表，一個(gè)純Javascript的圖表庫(kù)，可以流暢的運(yùn)行在PC和移動(dòng)設(shè)備上，兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴(lài)輕量級(jí)的Canvas類(lèi)庫(kù)ZRender，提供直觀，生動(dòng)，可交互，可高度個(gè)性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。創(chuàng)新的拖拽重計(jì)算、數(shù)據(jù)視圖、值域漫游等特性大大增強(qiáng)了用戶(hù)體驗(yàn)，賦予了用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、整合的能力。

ECharts 3還新增更多圖表類(lèi)型，更好的滿(mǎn)足不同數(shù)據(jù)的處理需求 更多的搭配方案讓你的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式更個(gè)性和完美。

比如地圖信息可視化：

動(dòng)圖鏈接

利用ECharts繪制?；鶊D。

3.?R

R語(yǔ)言是一套開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析解決方案，幾乎可以獨(dú)立完成數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)建模及模型評(píng)估等工作，而且可以完美配合其他工具進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。5) R語(yǔ)言擁有頂尖的制圖功能。不僅有 lattcie包、ggplot2包對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，更有rCharts包、recharts包、plotly包實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互可視化，甚至可以利用功能強(qiáng)大的shiny包實(shí)現(xiàn)R與web整合部署，構(gòu)建網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用，幫助不懂CSS，HTML的用戶(hù)能利用R快速搭建自己的數(shù)據(jù)分析APP應(yīng)用。

比如我們可以繪制動(dòng)態(tài)交互的氣泡圖，通過(guò)下面的時(shí)間軸播放動(dòng)態(tài)查看不同年份的氣泡情況。

也可以利用networkD3包調(diào)用D3.js庫(kù)，繪制社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖和?；鶊D。

前文我們已經(jīng)了解了幾種常用的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。接下來(lái)，讓我們一起來(lái)學(xué)習(xí)下創(chuàng)建有效的可視化的步驟。我們通常會(huì)按照下述的幾個(gè)關(guān)鍵步驟進(jìn)行：

最后，復(fù)雜高維數(shù)據(jù)無(wú)法用單一的靜態(tài)圖表進(jìn)行直觀地展示，因此需要借助可視化手段讓數(shù)據(jù)動(dòng)起來(lái)，更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值。比如說(shuō)有不同組別的數(shù)據(jù)，我們想查看各組別間的數(shù)據(jù)和總計(jì)時(shí)，此時(shí)就可以通過(guò)交互式探索的形式進(jìn)行展示。

還可以結(jié)合自己掌握的數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)，搭建數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)智能BI的可視化功能。比如說(shuō)，我們不需要具備開(kāi)發(fā)能力，利用R工具的shiny包可以快速搭建數(shù)據(jù)可視化原型。下面這個(gè)例子就是一個(gè)通過(guò)shiny包結(jié)合可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)可視化平臺(tái)。

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