笔者接触了数据可视化多年,虽然不能自称是这块领域的专家,但是耳闻目染下总是能学到一些东西的。在与很多人谈起可视化这个东西的时候,很多人的第一印象就是各种丰富有趣的图表。
这个想法对...
笔者接触了数据可视化多年,虽然不能自称是这块领域的专家,但是耳闻目染下总是能学到一些东西的。在与很多人谈起可视化这个东西的时候,很多人的第一印象就是各种丰富有趣的图表。
这个想法对,但是这只是可视化的一小部分。今天就跟大家谈谈我认为的可视化,不一定准确,欢迎探讨。笔者认为可视化可以分为三个层次:
可视化设计
清晰地揭示数据背后的故事
数据分析,融入人的思考
这三个层次可以理解为递进关系,但是又互相依赖。下面分别讲解这三个层次。
可视化设计
首先,产品如何第一眼吸引用户的眼球,如何在众多可视化图表中脱颖而出,也就是传说中的第一印象。
笔者认为这很大程度上取决于你的可视化设计,这个道理很简单,类比于传说中的一见钟情,没有好的外表很难提升自己的第一印象。
下面两张可视化设计,现在单纯从设计的角度出发,哪一个更加吸引你呢?
清晰地揭示数据背后的故事
笔者认为可视化的最终目的是帮助用户更快更好的理解数据,揭示数据背后的故事。因此,好的可视化设计是能让用户一眼就能明白数据背后所隐藏的含义。
举个例子,下图为华盛顿邮报统计的美国各区的移民情况,可以看出绿色的墨西哥人真不少。
美国各区的移民情况回到上面讲的第一层次,可视化设计这块。
可视化设计说白了是为第二层次服务的,为了更高效的呈现数据背后的故事。这里就存在一个矛盾了,往往绚丽多彩的图表并不能更清晰的展示数据背后的故事。
其实,可视化发展到现在,饼图柱形图散点图等这些基础图形仍然在可视化设计中占据大头。当然这里不是说不鼓励原创,笔者的意思是希望不要一味的为了创新而创新,一味的为了绚丽而绚丽,还是得从基于用户,服务用户的角度出发,帮助用户更好地了解数据。
其实笔者鼓励创新,也喜欢看到更多绚丽多彩的可视化设计,前提是基于第二个层次。
数据分析,融入人的思考
这么说吧,现在这个世界是互联网的世界,大家也在大吹特吹人工智能,然而笔者认为现在这个世界还是个弱人工智能的世界。
机器很难取代所有的东西,很多时候都需要人为的进行干预,以帮助机器更好的执行命令。举个不恰当的例子,无人驾驶现阶段在很多时候很难做到全程不需要人为介入走完全程的,即使有,也不放心其上路。
数据可视化更是如此,尤其现在是大数据时代,数据量大,数据背后隐藏错综复杂的故事,很难通过几个可视化设计就能将这些故事清晰的展示。因此,需要设计一个好的交互,融入用户对数据的认知,对其进行分析,从而达到理解数据的目的。
第一和第二层次,需要借助很多数据挖掘和机器学习等算法,帮助用户从大数据中提炼出用户想要的数据,并将这些数据通过丰富的图形进行展示。而第三阶段则是用户在这些数据的基础上,融入自己的认知,从而更快的解读数据。