7种植你应该多多使用的数码可视化类型(以及怎样以)

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初稿作者:Evan Sinar

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特别之数码可视化令人记忆深刻,也堪要观者体会到那多样性——因为就是极度清晰直观的可视化类型,一再重复也会见丧失魅力。随着民众审美水平之增高,数据可视化设计师为需不停开展可视化方法、提升他们之数码可视化知识以及熟练度,提高他们的技巧,以增加观者的熟悉度和她们之愿意。更要紧的凡,可视化设计师始终意识及以可视化方式跟数目、阐释道、解答题目相当起来是多重要。

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在即时片文章被,我想起了7种植大家并无那么熟悉(或许没有听说)但是也很有因此的数量可视化类型:

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1. 斜率图

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2. 平行坐标图

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3. 冲积图

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4. 旭日图

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5. 圆形划归图

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6. 地平线图

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7. 流图

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尽管这些可供应选择的数量可视化方法已生矣充分好的上进,并且为当多方证实了它们的值,但他们却没如长形图、折现图、散点图跟扇形图一样那么周边。毫无疑问,基本跟大面积的可视化类型仍然可用来拍卖某些简单的数量。然而,当传播复杂的情节时,例如层次结构,纵向数据及多变量比较等等,
通常用相应深度的还尖端的可视化类型。

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文中介绍的每个可视化类型内容囊括以下部分:

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• 简要讲述

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• 何时使用

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• 两独实在案例(即人们以实质上数目处理过程中中行使了该技术)

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• 更多系消息浏览地址

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• 如何做(无需编码)怀有的这些可视化都可以通过诸如R语言和D3.js或者其它的商用程序来就,但耗时较丰富,花费也生高,所以一再不是极其好的抉择。这里介绍的各级一个但供应选择的可视化技术还是得迅速、免费得且大利用的,可以以如Excel等工具就,无需编码。本文中,我会重点对这些办法开展阐释。

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1
斜率图
——斜率图是同栽奇特之线形图,通过以两组(或多组)数据连线,把多少以任何一层面直达体现出的值(即斜率)进行比,并对准这些数量的名目进行标注为简练进行诠释。两组数有相同的度量标准,以便为观看每个数据是否以点滴独品种中是多,减少或持平。遵循最佳做法,设计师时突出展示最酷信价值的线(例如,增加或者减少量最充分之结缘),并且淡化弱化显示任何一些。

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何时使用——用来比数据组在得时间限定外(通常也一个连续年)的变化率和多少排序。一般的话,在侧率图被,所有数值对于其所于的组与类别都不能不是生意义的,这样才会亮该打一个型到任何一个档次的变迁程度。

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有限独实在案例:


《纽约时报》中婴儿死亡率


美国国度集体电台的“你的国度如何发电”

(图表展现了2004~2014美国各个州使用煤矿、天然气、核能、水会发电的事态,从图纸中得以清晰的张哪些能源的使用率在下落,哪些在升,且可由此线的斜率对比某同能源使用率的变迁程度)

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2 平行坐标图 ——
一个平行坐标图可将大半单变量并排除排列,每个值当逐个变量的极深价值和太小值间(最酷价值当顶部,最小价在脚)水平变动,我们用这些变量上相应的值连接起来,就获得了档次坐标图。在都有些大量之案例被,平行坐标图通常是使用交互式视图,可以选跟突出展示其中分别行。

通告群体表现有接近或不同之多变量的多寡分布。平行坐标可视化
最好之可视化类型 大型中,大数量。

何时使用——用来说明各数组线条是何等当各种变量之间显示或一般或不同之变化趋势。平行坐标图是用来拍卖大型数据常常为此之极端出彩而视化类型。

零星只实际案例:

• 美国农业部的滋养数据库 

• 国货数据流的情理平行坐标 

需要抱更多信息——请参阅Stephen
Few

怎么样打造—运用RAW软件:从Excel或者其他类之制表程序里直接贴自己的数目,或者应用Cars样本数据集(然后选定平行坐标,且将各国一个数值坐标拖拽到维度约中内而于每个颜色框命名)

3 冲积图——
冲积图(与桑基图密切相关)显示了不同实体(或节点)如何过多单组要时刻段集中或分流。在这些图片中,冲积流的大幅度表明在每个范围外数据的尺寸或者比重,类似于支流如何形成更要命之小溪或江河如何分流形成不同的支流。

何时运用——用以显示多独数组在多个变量之间是如何相互关联(当数流汇聚时)或者什么各自异化的(当数有分流时)。冲积图尤其适用于表示文本流数据:金钱,商品,时间,选票等等,但也得以用于其他多用场。它还可以用来展示如何变量更集中(更不见,更宽的数据流)或者重新分散(更多,更小的数据流)。

些微单实在案例:

• 美国管与他们之星座的信捕捉

(上图展示了美国辖之故里、任职时的岁、党派和星座信息,通过冲积图可以明确看出出生让弗吉尼亚州,年龄50春,共和党,双鱼类座、水瓶座和天蝎座的管辖偏多)

• Lawrence
Livermore的有关2011年美国预估能源使用估算 

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Media

安制作——运用桑基图:粘贴你协调之数据要采取网站的数量样表

4 旭日图——旭日图显示了在一个圈内分层组织。每一个外延的环状都代表再怪一个层次。环内分块通常由分布在那块的数的尺寸决定。当旭日图与扇形图有一对相似之处并且于扇形图不再适用于简单地比时,就得针对数码进行复杂的、多层次之分块来如数码有所更强之可解读性。

零星单实在案例:

• Marcin
Ignac的指向自然拍照搜索结果的可视化

• Co.Design的什么区分66栽奶酪

(此图片由圆心向外分别于原材料用的奶品种、奶酪质地、奶酪颜色与纹理三只层次对66栽奶酪进行了分类)

消抱星座更多信息——请参阅Bime
Analytics

什么制造——请参阅Beat
Excel

5 圆形划归图——圆形划归图显示为几组全面环分类数据,通常用于数据分层,其中较小的数目还是为用以及其他同类数据一致的颜料标记,要么被嵌套到外数组中。

何时使用——用于展示多组数及分组数据在尺寸以及其它性能上出啊不同(例如,圆的大小用来代表量,圆之颜料用来表示不同性质)。类似之众生比较熟悉的可视化方法是栽培状图,但由于不少人口对周之图有着固有的偏好,圆形划归图往往重引发观众。

少数单实在案例:

• Stanford
Kay工作室的全球碳排放量

• Music
Popcorn的乐分类可视化

(此图片是针对不同的音乐流派进行的探索与分类,圆的大小表示流行水平,圆之颜料代表一律种植流派,可以拘留出来不同流派风格的差错和规模,比如金属风格及emo风格就较相近,但跟乡风格就有显而易见有别,也足以看出摇滚风格十分流行)

亟待抱更多资源——请参阅Datavizcatalogue

什么样做——运用RAW软件:从Excel或者其他类之制表程序中一直贴自己的数额,或者用“电影”样本数据集(然后择圆形划归图并且拖拽数据,将“国内总票房”拖入大小框,将“类型”拖入色彩框)

6 地平线图——
地平线图表显示了僵直尺度上之负值和着的时间序列数据,使用色彩要阴影显示负值,同时用其转移到基线“水平线”之上。

何时使用——用以展示随着时间的变动,一些数量就发生变化(例如,国家,产品,工业),特别是当数码包含正/负增强和收缩值时,如果一旦就此很多组数据来显示这些内容是老大困难的。

有数独实在的案例:

• Flowing Data
的食物标价模式图

• Warwickshire
天文台的郡失业率图

(上图显示了不同郡之平均失业率对比,红色系区块象征失业率高有平均水平,蓝色区块代表低于平均水平,且颜色更充分表示过或小于平均水平的水准进一步强,由是可以直观的观望哪些地方的失业率高及失业率问题之惨重程度)

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7 流图——流图用以展示各组数据的大大小小要比重随着时间的变化而变化之状况,“流”的垂直宽度表示该多少的深浅。流图可以用来展示一个稳住的值域这样整组的数额大小变化还醒目,也可用来展示一个相对的值域这样数组就得一直转多至100%(类似于区域图)。

何时使用——尽管这艺术还时有发生其它适用的园地,但貌似用来证明随着岁月变更数据的分寸与占比的变,通常是6独时刻段。流图可以挺有效的直观的叙述有乘岁月之浮动于知识影响、科技趋势,经济实力上之有些要变化,它能够立刻反映来数的此消彼长。

零星独实在案例:

• 自1973年来,谁当占道路?

• 谷歌的乐时间表

(此图片是一个动态交互图表,展示了1950~2010年流行的音乐风格的变动,比如达世纪70年份摇滚音乐最为流行,且点击不同色块可以查看当年发行的相应音乐风格的专栏)

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Kirk

怎做——运用RAW软件:从Excel或者其它类之制表程序中直接贴自己之多少,或者用其的“音乐”样表数据库(然后择流图并且拖拽到组框中,将“国内总票房”拖入大小框,将“类型”拖入色彩框)

尝试这些只是供应选择的数额可视化方法的好处

“数据可视化可以简化复杂问题”本身便是一个简化的陈述。当然,复杂问题亟待为理解地阐释,在落实即同一靶的长河被,图形化而休数字化的信显示大重要。然而,一味的强调“简化”复杂信息,仅使用一组简单的更说明是好用的可视化方法,也不是是的解决办法。相反,设计人员应该将多少可视化视为等同种保留复杂性的家伙,这是杀有必要的,这一般就待我们运用与内容深度而彼此兼容的图形来展示,而非是利用另外艺术。

设计师们越来越多地运他们之数工具箱来展开与测试他们的不二法门,并且还多以数据标准允许的景下品尝不大面积的法子,他们尤为会还实用地拿他们之信息和她们之可视化方式相互配合。这样既可显得图片的可是参与与而记之特性,也足以带动被观者新鲜感。

译者:柳洋

来源:https://medium.com/@EvanSinar/7-data-visualization-types-you-should-be-using-more-and-how-to-start-4015b5d4adf2\#.ihmpbv71k

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