数据可视化的基本流程
author | X Ian GQ Ian问
|author | X Ian GQ Ian问
来源|数据产品注释
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大多数人对数据可视化的第一印象可能是各种图形，例如列的图表，条形图，折叠线，蛋糕图表，散落的虚线图等。以上只是数据可视化的具体表现，但是数据可视化不仅仅是这样。
数据可视化并不是一个简单的视觉映射，而是一个以数据流为主线的完整过程，主要包括数据收集，数据处理和转换，视觉映射，用户交互和用户感知。可以将完整的可视化过程视为一个过程通过一系列处理模块和转换数据流的数据流。用户可以在视觉互动后从结果中获取知识和灵感。-数据可视化的步骤
图1可视化的基本流程图
可视化主要过程的每个模块不仅是一个简单的线性连接，而且是任何两个模块之间的连接。新的视觉结果。通过感知新的可视化结果，用户将有新的知识和灵感。
在下面，解释数据可视化主流过程中的几个关键步骤。
01
数据采集
数据收集是数据分析和可视化的第一步。俗话说：“没有米饭的聪明女人很难做饭”。数据收集的方法和质量决定了数据可视化的最终影响。
数据采集有许多分类方法。从数据源的角度来看，它可以分为内部数据收集和外部数据收集。
1.内部数据收集：
指收集企业内部业务活动的数据。通常，数据来自业务数据库，例如订单的交易。如果要分析用户的行为数据和应用程序的使用，则需要将某些行用作日志数据。目前，您需要使用“掩埋点”的方法从应用程序或Web收集数据。-数据可视化
2.外部数据收集：
指的是通过一些方法从企业中获取一些数据。具体目的包括从竞争中获取数据和官方组织官方网站发布的一些行业数据。访问外部数据，数据收集方法通常是“网络爬网”。
从上述两种类型的数据收集获得的数据是第二次数据。数据通过调查和实验收集是第一个手动数据。它更常用于市场研究和科学研究实验，不在讨论的范围之内。
02
数据处理和转换
数据处理和数据转换是可视化数据的先决条件，包括数据预处理和数据挖掘。
一方面，通过以前的数据收集获得的数据不可避免地包含噪声和错误，并且数据质量较低。另一方面，数据的特征和模式通常隐藏在大量数据中，需要提取进一步的数据挖掘才能提取出来。
常见数据质量问题包括：
1.数据收集不正确，丢失了数据对象或其他不应包括的数据对象。
2.与数据集中大多数数据对象的特征不同的数据对象。
3.数据对象的一个或多个属性值缺少，这会导致数据收集不完整。
4.数据不一致，收集的数据显然是不合理的，或者多个属性值是矛盾的。例如，重量为负，或者邮政编码与城市无关。
5.存在重复值的存在，数据集包含完全重复或几乎重复的数据。
正是由于上述问题直接分析或可视化，以及结论的结论常常误导用户做出错误的决定。因此，收集到的原始数据的数据清理和标准化是数据可视化过程中必不可少的一部分。
数据可视化显示空间通常是两个维度，例如计算机屏幕，大屏幕显示等。3D图形图技术解决了在两个维平面中显示的两个维度对象的问题。
但是在大数据的时代，我们收集的数据通常具有4V特征：数量（数量），品种（多样），速度（高速），值（值）。如何从高维，大量和多样化的数据以支持决策。除了清洁和消除噪声外，还必须根据业务目的对数据进行次要处理。-数据可视化的步骤
常见数据处理方法包括：统计和机器学习方法，例如缩小尺寸，数据聚类和切割，采样。
03
视觉映射
清除数据，噪声和数据处理根据业务目的进行处理后，视觉映射会话是。视觉映射是整个数据可视化过程的核心，它是指映射过程处理数据信息成视觉元素。
可视化元素由3部分组成：可视化空间+标记+视觉通道
1.视觉空间
数据可视化显示空间通常是两个维度。三维对象的可视化通过图形绘图技术（例如3D环地图，3D地图）解决了两个维平面的问题。
图2视觉空间的示例
2.标记
标记是将数据属性映射到视觉几何图形元素，该元素用于表示数据属性的分类。
根据空间自由的差异，标记可以分为点，线条，面部和身体，具有零的自由度，一维，两个维度和三维自由。例如，我们共同的分散使用了点，折叠图，矩形树图和三个维柱形图，并使用了四种不同类型的标签，线，脸部和身体。-数据可视化
图3签名类型示例
3.视觉通道
数据属性属于标记的视觉表示参数的映射的值称为视觉通道，通常用于显示数据属性的定量信息。
常用的视觉通道包括：位置，大小，面积，音量...），形状（三角形，圆，立方体...），方向，颜色（颜色，饱和度，亮度，透明度...））等待。
图3中的四个图形示例使用可视频道，例如位置，大小，颜色和其他视觉通道来显示数据信息的视觉显示。
“ TAG”和“ Visual Channel”是视觉编码元素的两个方面。两者的组合可以完全表达数据信息以可视化过程，从而完成视觉映射过程。
关于视觉编码元素的优先级，以及如何根据数据的特征选择适当的视觉表达，下次将共享。
04
人 - 机器的相互作用
可视化的目的是反映数据的价值，特征和模式，并以更直观，更容易理解的方式向目标用户提供信息背后的信息，以帮助他们做出正确的决策。
但是通常，我们面对的数据很复杂，并且信息包含信息丰富。
如果所有信息都没有在视觉图形中组织和过滤，那么所有机械的放置不仅会使整个页面看起来特别肿又混乱，而且还缺乏美丽；在单位时间内获取信息的能力。
常见的互动方式包括：
1.滚动和缩放：当数据无法完全显示在当前的分辨率设备上时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，例如地图和线路地图的信息的信息详细信息。除页面布局外，滚动和缩放的效果还与特定的显示设备有关。
2.颜色映射的控制：某些视觉开源工具将提供调色板，例如D3。使用者可以根据其首选项配置视觉图形的颜色。在平台-Type工具（例如Self -Service）中，这将有所了解分析，但是在一些自发开发的可视化产品中，专业设计师通常负责这项工作，因此视觉交流具有美丽。-数据可视化的步骤
3.控制数据映射方法：这是指用户的视觉映射元素的选择。通常，数据集具有多组特征。它为用户提供了灵活的数据映射方法。探索数据背后的信息。这是在常用的可视化分析工具中提供的，例如Tableau，PowerBi，等。-数据可视化
4.数据详细信息层次控制：例如，隐藏数据详细信息，仅出现悬停或单击。
05
用户感知
可视化的结果只能在用户感知后才转化为知识和灵感。
除了被动可接受的图形外，用户还通过与每个模块的可视化来主动获取信息。
如何使用户更好地感知可视化的结果，并将结果转换为有价值的信息以指导决策。这涉及到太多的影响因素。心理，统计，人类计算机互动和其他学科的知识
学习的道路很长。在路上，我们将继续分享数据可视化领域的知识。记住继续跟随我们！
可视化数据大屏的制作方法
对于基于0的Xiaobai，很难开始从空白画布制作大型数据屏幕。我希望我的下一个案例流程共享能为您带来一些帮助。
在大数据时代，各行各业对数据价值非常重要。近年来，大型屏幕已在各个领域广泛使用，以华丽而酷的方式显示在屏幕上的关键数据集。
但是，判断大型大屏幕大屏幕的基础不仅是一个华丽而凉爽的外观，而且还需要内容和形式，而且还可以帮助人们找到问题来解决问题！
那么，您需要哪些步骤来设计一个大屏幕？我将通过与煤矿安全监督局进行的真实案例详细解释此问题。
一、可视化数据需要基于用户业务场景
该项目的核心工作是煤矿风险统计接口的相互作用和视觉定义。系统显示运营商是一个大屏幕。
但是，如果将其与真实用户的需求和使用方案分开，则没有盲目的设计，并且数据的最终介绍将无法满足真正的业务需求。
我们使用用户需求作为设计的核心，帮助客户重新解决业务目标用户，分析用户分析数据需求并显示数据之间的层次关系，并最终对页面上的需求实施，合理地可以在视觉上可视化风险统计信息大屏幕上的大屏幕，以一种更简单的方式为目标用户提供相对复杂和抽象的数据。-数据可视化的步骤
01.目标用户分析
用户角色不同，对同一产品的需求也将有所不同。通过需求沟通和访谈，我们最终确定产品的核心用户分为两种类型：各级领导者和监视操作员。
02.功能要求分析
从原始的接口信息和与客户的通信中，我们可以得出结论，大量减少数据的需求很容易引起干扰和认知，以相互混淆。分类。
03.对原始问题点的分析
通过需求调查和快速调查，我们总结了原始接口的问题点，有效地指导下面的设计，优化，避免和重复在随后的设计过程中进行验证，以有效地指导整个设计过程。
原始大屏幕接口的设计如下：
二、重新定义数据呈现方式
结合大屏幕使用环境，我们重新定义了页面颜色匹配，保留用户对颜色级别的认知习惯，并将原始等级颜色匹配罚款，以确保色相之间的和谐。
界面显示空间在室内，每日照明均匀。该界面基于深白字符作为主要颜色。它可以在突出显示数据显示的同时增加技术感，风险数据图更加捕捉。
数据显示应满足内容和需求。我们削弱了设计中的形式设计，并优先考虑内容。
同时，良好的设计还需要考虑技术的实施。在设计中，我们应该考虑降低实现和掌握关键点的成本。最后，我们采用扁平化图形处理来考虑成本和加载效率。
原始数据图同时堆叠界面中的所有信息。大而完整的方法似乎使观众可以看到更多信息。实际上，观众的阅读成本实际上增加了。相关信息。
同时，除了第一个级别的风险外，没有办法查看其他风险级别的城市，这已经失去了排名数据的重要性。
根据显示的数据类型和客户数据查看需求，我们执行了RE -DATA图选择类型，并且原始图表错误和数据混乱信息也被重新整合。最后，蛋糕图表和条形图是“数据和“比较”数据（排名）。
三、总结一下
在其他领域，大型数据可视化技术也起着关键作用。在大型屏幕的设计思维方面，必须需要更具向前的扩展。设计师需要从不同的方案开始，以满足用户的各种需求。
以上是有帮助的。
数据可视化一般方法
1.字段和尺寸可视化
相同图形的长度，高度或面积（例如柱状，环和蜘蛛图等）清楚地表达了与不同指标相对应的指示器值之间的对比度。该方法将使浏览器的比较一目了然瞥了一眼。当使这种类型的数据可视化图形时，有必要使用数学公式来表达准确的比例和比例。-数据可视化
其次，颜色可视化
通过颜色阴影的指示器值的强度和大小是数据视觉设计的常见方法。用户可以一目了然地看到指标数据值的哪一部分更为突出。
第三，图形可视化
当我们设计指标和数据时，图形与实际含义的组合结合在一起，这将使数据图更加生动地显示，这对于用户更方便地了解表达图表的主题。
第四，区域空间可视化
当指标数据的主题与该区域相关时，我们通常会选择使用地图作为大背景。这样，用户可以直观地了解整体数据情况，同时，他们也可以快速地定位根据地理位置的详细数据。
第五，概念可视化
通过将抽象指标数据转换为易于感知的数据，用户更容易理解图形的含义。
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