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初稿小编:伊娃n Sinar

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破例的多少可视化令人印象深远,也足以使观者体会到其多样性——因为即使是最清晰直观的可视化类型,一再重复也会丧失魅力。随着民众审美品位的加强,数据可视化设计师也须要不断举办可视化方法、升高他们的数额可视化知识和熟练度,提升他们的技术,以追加观者的熟稔度和他们的企盼。更紧要的是,可视化设计师始终意识到将可视化格局和数目、阐释格局、解答难点十分起来是多么首要。

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在那片小说中,我想起了7种我们并不那么熟习(或许没有听说)可是却很有用的数码可视化类型:

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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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尽管那么些可供选取的数额可视化方法已经有了很好的进化,并且也在许多方面证实了它们的市值,但她们却从没像条形图、折现图、散点图和扇形图一样那么周边。毫无疑问,基本和大面积的可视化类型依旧可以用于拍卖某些不难的数码。可是,当传播复杂的内容时,例如层次结构,纵向数据和多变量比较等等,
日常须要相应深度的更高级的可视化类型。

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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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• 简要描述

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• 何时采纳

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• 三个实在案例(即人们在骨子里多少处理进程中一蹴而就采用了该技能)

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• 怎么着创立(无需编码)不无的这一个可视化都可以经过像R语言和D3.js或者其余的商用程序来成功,但耗时较长,花费也很高,所以往往不是最好的挑选。那里介绍的每一个可供采用的可视化技术都是足以快捷、免费获取且普遍利用的,可以接纳如Excel等工具达成,无需编码。本文中,我会重点对这几个点子进行阐释。

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1
斜率图
——斜率图是一种新鲜的线形图,通过将两组(或多组)数据连线,把数量在另一层面上反映出来的值(即斜率)举办比较,并对这几个数据的称谓进行标注以简单举办表达。两组数据有所同样的度量标准,以便于观望每个数据是还是不是在四个门类之间存在增添,缩小或持平。坚守最佳做法,设计师平常卓越展现最大新闻价值的线条(例如,伸张或收缩量最大的整合),并且淡化弱化突显此外一些。

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曾几何时使用——用来相比较数据组在一定时间限制内(经常为一个两次三番年)的变化率和数码排序。一般的话,在斜率图中,所有数值对于其所在的组和系列都无法不是有含义的,那样才能突显其从一个品种到另一个品种的更动程度。

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五个实际案例:


《London时报》中婴孩与世长辞率


美利坚联邦合众国国家公共电台的“你的国度如何发电”

(图表突显了2004~2014米利坚各样州使用煤矿、天然气、核能、水能发电的场馆,从图片中可以清晰的观察哪些能源的使用率在降落,哪些在上涨,且可以通过线条的斜率相比某一能源使用率的扭转程度)

欲获取越多音信——请参阅 Cole Nussbaumer
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怎么着制作——请参阅Jon
Peltier

2 平行坐标图 ——
一个平行坐标图可将八个变量并排排列,每个值在逐一变量的最大值和微小值间(最大值在顶部,最小值在底层)水平变动,我们将那个变量上相应的值连接起来,就收获了水平坐标图。在已有的大批量的案例中,平行坐标图寻常是使用交互式视图,可以接纳和崛起体现中间独家行。

公告群体表现出类似或区其余多变量的数据分布。平行坐标可视化
最好的可视化类型 大型中,大数量。

曾几何时使用——用来表达各数组线条是何许在各样变量之间展现或一般或不一致的变化趋势。平行坐标图是用来处理大型数据常常用的最优可视化类型。

多个实在案例:

• 美国农业部的营养数据库 

• 国货数据流的物理平行坐标 

欲获取更加多音信——请参阅Stephen
Few

怎么制作—运用RAW软件:从Excel或者其他类似的制表程序里一向粘贴自己的数目,或者采取Cars样本数据集(然后选定平行坐标,且将每一个数值坐标拖拽至维度框中内同时给每个颜色框命名)

3 冲积图——
冲积图(与桑基图密切相关)突显了差别实体(或节点)怎么着跨多少个组或时间段集中或分流。在这一个图片中,冲积流的大幅度声明在各样范围内数据的尺寸或比重,类似于支流怎样形成更大的溪水或江河怎样分流形成差其余分流。

什么时候运用——用以呈现三个数组在八个变量之间是哪些相互关联(当数码流会聚时)或者什么各自异化的(当数码暴发分流时)。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,但也足以用于其他种种用场。它还足以用来体现如何变量更集中(更少,更宽的数据流)或者更分散(愈来愈多,更窄的数据流)。

五个实在案例:

• 美利坚联邦合众国总统和她们的星座的音信捕捉

(上图彰显了美利坚联邦合众国总理的家乡、任职时的年纪、党派及星座音信,通过冲积图可以一目精晓看出出生于维吉妮亚州,年龄50岁,共和党,白羊座、水瓶座和水瓶座的总理偏多)

• LawrenceLivermore的关于二零一一年美利坚合作国预估能源利用猜测 

欲获取越来越多新闻——请参阅Digital Splash
Media

哪些成立——运用桑基图:粘贴你自己的数额或者采纳网站的数额样表

4 旭日图——旭日图体现了在一个圆形内分层协会。每一个外延的环状都代表更深一个层次。环内分块常常由分布在那块的数的分寸决定。当旭日图和扇形图有一对相似之处并且在扇形图不再适用于不难地对待时,就必要对数据开展复杂的、多层次的分块来使数据颇具更强的可解读性。

八个实际案例:

• Marcin
Ignac的对本来拍照搜索结果的可视化

• Co.Design的如何区分66种奶酪

(此图片从圆心向外分别从原材料拔取的奶品种、奶酪质量、奶酪颜色和纹理三个层次对66种奶酪进行了归类)

欲获取愈多音讯——请参阅Bime
Analytics

何以制作——请参阅Beat
Excel

5 圆形划归图——圆形划归图显示为几组圆环分类数据,经常用于数据分层,其中较小的数额依然被用和任何同类数据一致的水彩标记,要么被嵌套到其余大数组中。

曾几何时使用——用于呈现多组数据和分组数据在大小和其余属性上有何差距(例如,圆的大小用来代表量,圆的颜料用来表示分化性质)。类似的Jeep比较熟习的可视化方法是树状图,但出于众六个人对圆的图样有着固有的偏好,圆形划归图往往更掀起观众。

四个实际案例:

• Stanford
Kay工作室的全世界碳排放量

• Music
Popcorn的音乐分类可视化

(此图片是对差距的音乐流派进行的商量和归类,圆的大小表示流行水平,圆的颜色代表一律种流派,可以看出来不一致流派风格的偏向和范围,比如金属风格和emo风格就相比较接近,但和农村风格就有醒目有别,也足以寓目摇滚风格格外流行)

欲获取越来越多资源——请参阅Datavizcatalogue

怎么着营造——运用RAW软件:从Excel或者别的类似的制表程序中直接粘贴自己的数额,或者应用“电影”样本数据集(然后接纳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——
地平线图表突显了垂直尺度上的负值和正在的时间系列数据,使用色彩或阴影显示负值,同时将它们转移到基线“水平线”之上。

哪一天使用——用以体现随着时间的转变,一些数据随之暴发变化(例如,国家,产品,工业),越发是当数码包蕴正/负增强和裁减值时,如果要用很多组数据来呈现这几个内容是相当坚苦的。

八个实际的案例:

• Flowing Data
的食物标价格局图

• Warwickshire
天文台的郡失掉工作率图

(上图展现了分裂郡的平分没有工作率比较,灰色系区块象征失去工作率高出平均水平,黄色区块代表低于平均水平,且颜色越深表示超出或小于平均水平的档次越高,由此可以直观的观察哪些地区的失去工作率高以及无业率难点的深重程度)

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Few

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7 流图——流图用以浮现各组数据的分寸或比重随着时间的变动而转变的景况,“流”的垂直宽度表示该多少的深浅。流图能够用来呈现一个原则性的值域那样整组的数目大小变化都强烈,也可以用来突显一个争辨的值域那样数组就可以直接变化增添至100%(类似于区域图)。

何时使用——即使那些措施还有其余适用的世界,但貌似用于注明随着岁月转移数据的大大小小以及占比的变通,平时是6个时间段。流图可以卓殊实用的直观的叙说出随着年华的变迁在文化影响、科技(science and technology)趋势,经济实力上的局地生死攸关变化,它能即时反映出多少的此消彼长。

多个实际案例:

• 自1973年来,何人在挤占道路?

• 谷歌(谷歌)的音乐时间表

(此图片是一个动态交互图表,体现了1950~二零一零年流行的音乐风格的扭转,比如上世纪70年份摇滚音乐最为盛行,且点击差距色块可以查阅当年批发的呼应音乐风格的特辑)

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哪些制作——运用RAW软件:从Excel或者其余类似的制表程序中直接粘贴自己的多寡,或者利用它们的“音乐”样表数据库(然后拔取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)

尝试这几个可供选拔的数额可视化方法的补益

“数据可视化可以简化复杂难点”本身就是一个简化的陈述。当然,复杂难点必要被通晓地论述,在促成这一目的的历程中,图形化而非数字化的消息显示非凡紧要。但是,一味的强调“简化”复杂音讯,仅使用一组不难的经验申明是好用的可视化方法,也不是科学的解决办法。相反,设计人士应该把数量可视化视为一种保留复杂性的工具,那是很有需要的,这一般就须要我们选取与内容深度而相匹配的图形来展现,而不是利用其他措施。

设计师们越来越多地运用他们的数额工具箱来进行和测试他们的办法,并且更多在数码标准允许的景色下品尝非大面积的主意,他们越能够更有效地将他们的音信与她们的可视化形式相匹配。那样既能够来得图片的可涉足和可记念的风味,也可以带给观者新鲜感。

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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