京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据可视化实现六步走
在当前互联网,种种数据可视化图表层出不穷,本文试验对数据可视化的方法进行归纳,整理成6步法,1将指标值图形化;2将指标图形化;3将指标关系图形化;4将时间空间可视化;5将数据进行概念转换;6让图表动起来。
通常的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值,我们暂且将其分别定义为指标和指标值。好比一个性别分布中,男性占比30%,女性占比70%,那么指标就是男性、女性,指标值对应为30%、70%。
一个指标值就是一个数据,将数据的大小以图形的方式表现。好比用柱形图的长度或高度表现数据大小,这也是最常用的可视化形式。
传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳,可试验从图形的视觉样式上进行一些创新,常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。
好比Google Zeitgeist在展现top10的搜索词时,展示的就是“搜索”形状的柱形,图形与指标的含义相吻合,同时也做了立体的视觉变化:
通常用与指标含义相近的icon来表现,使用场景也比较多,如下:
当存在多个指标时,挖掘指标之间的关系,并将其图形化表达,可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式:
联想自然或社会中有无场景与指标关系类似,然后借助此场景来表现。
好比百度统计流量研究院操作系统的分布,首先分为windows、mac另有其他操作系统,windows又包涵xp、2003等多种子系统。
凭据这种关系联想,发现宇宙星系中也有类似的关系: 宇宙中有许多星系,我们最为熟悉的是太阳系,太阳系中又包括各个行星, 因此整体借用宇宙星系的场景,将熟知的windows比喻成太阳系,将xp、window7等比喻成太阳系中的行星,将mac和其他系统比喻成其他星系,表现如下:
指标之间往往具有一些关联特征,如从简单到复杂、从低级到高级、早年到后等等。如无法找到已存在的对应场景,也可构建场景。
好比百度统计流量研究院中的学历分布,指标分别是小学、初中、高中、本科等等,它们之间是一种越爬越高,从低品级到高品级的关系,那么,这种关系可以通过构建一个台阶去表现,如下:
支付宝新出的个人年度账单中,在描述付款最多的三项时,构建了一个领奖台的形式:
凭据之前3步,可将指标、指标值和指标关系分别进行图形化处置。
以最简单的性别分布为例,可以获得一个线性的可视化过程,如下:
以上图示为供参考的线性化过程,实际可视化思考中,将哪类元素进行图形化或者图形化前后的顺序可能均有差别,需凭据具体情况处置。
通过时间的维度来检察指标值的变化情况,通常通过增加时间轴的形式,也就是常见的趋势图。
当图表存在地域信息而且需要突出表现的时间,可用地图将空间可视化,地图作为主背景呈现所有信息点。
Google Zeitgeist在2010和2012年的年度热门回首中,都是以地图为主要载体(同时也结合了时间),来呈现热门事件:
先看下生活中的概念转换,当我们需要喝水时,通常会说:给我来一杯水;而不会说:给我来30ml的水。在这里,30ml是一个实际数据,但是难以感知,所以用一杯的概念来转换。
同样在数据可视化,有时需要对数据进行概念转换,可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻:
下图是一个介绍中国烟民数量的图表:如若只看左半部分中国烟民的数量:32000000,知道数据量级很大,但具体有多大却很难感知;直到看到右半部分:中国烟民数量超越了美国人口总和,这样一对比,对数据的感知就加深了。
下图是一个介绍雅虎邮箱处置数据量的图表,大意是每小时处置的电子邮件大小有1.2TB,相当于644245094张打印的纸。
这又是一个很大的数据,但到底有多大? 在这里用了一个比喻的手法:644245094张纸,如若把每一张纸首尾对接,可以绕地球4圈多。到这里,能较深刻感受到雅虎邮箱处置的数据量之大,为地球节约了许多纸张。
更进一步地,还将这个比喻进行了图形化表现。
数据图形化完成后,可结合实际情况,将其变为动态化和可操控性的图表,用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程,提升体验。
实现动态化通常以下两种方式: 交互和动画。
交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等,如下是百度统计流量研究院的时间分布图,接纳左图右表的联动形式,左图中,鼠标浮动则显示对应数据,点击则切换选择:
包括增加入场动画、交互过程的动画、播放动画等等。
入场动画:即在页面载入后,给图表一个“生长”的过程,取代“数据载入中”这样的提示文字。
交互动画:用户发生交互行为后,通过动画形式给以及时反馈。
播放动画:通常来是提供播放功能,像看视频一样,让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时,提供随时间播放的功能,可以直观感受到所有数据的变化。
总结
数据可视化形式多样,思考过程也不尽相同。以上6步法,是基于“数据”层面(区别于信息可视化),梳理思考过程,总结设计方法,为后续可视化提供可借鉴的思绪。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07