数据挖掘:用可视化效果展现你的数据

2019-05-06    来源:雷锋网

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本文作者星河里的章鱼喵,文章通过介绍Visualization 即可视化,罗列了数据的展现方式。对于数据分析最困难的一部分就是数据的展示,解读数据之间的关系,清晰有效的传达并且沟通数据信息。

对于数据挖掘,我们可以通过文中对数据可视化的案例找到分析数据、展现数据的方法和思路。

Data visualization 是一件很有趣的事情。最近在尝试处理数据,便顺手翻了翻 visualization 的进展,然后除了 IBM 大名鼎鼎的的 many-eyes 。

还有一个比较好有意思的网站是visualizing。Visualizing 跟 many-eyes 很像,都是社区形式的网站,用户可以注册然后上传,而且网站还有积累下来的很多数据供用户使用。

当然我不是为了介绍这个网站才写这篇 post 的,写 post 是一个记笔记的过程,如果我不能从中学到什么,就有点浪费时间了。下面进入正题,我尝试总结一下 visualization 的时候的几个可用的经验。

应该使用何种形式来表现数据

从 visualizing.org 的分类中提取出来的有用的形式包括(不过说实话这样分类并不是很好用)

1.Chart

2.Time series

3.Map

4.Flow

5.Matrix

6.Network

7.Hierarchy

8.Info-graphic

要可视化的数据可以分几类(我想的不全面,欢迎补充,共同学习)

有一系列对象,他们之间相互有关联

写成 A↔B 粗体的拉丁字母表示一系列对象,比如一系列地点。

这种情况下因为要展示数据之间相互关系,所以实质上是一个 network 图,不过通过一些技巧可以把简单的 network 图变成更好的形式。

方式一:使用转换成 flow 图。通过把对象列出两遍来是的原本应该是一个比较复杂难以看清的 network 变成了清晰易查找的 flow。

这类图中我喜欢的一个是 people moving 的 flow

这个 flow 图非常好的展示了从一个国家移民到另一个国家,上面的截图就是人们移居(migrate,是移民么?)到加拿大的情况,可以看到中国(CH)移民到加拿大的还是比较多的。通过这样的 flow,我们可以很容易很直观的分析数据。

方式二:圈形的 network 图。为什么要做出圈形呢?因为圈形可以使得连线集中在圈内部,而且可以减少数据交叉。通过 interactive design,可以使得连线无交叉。比如这个 Migrants moving money:

这个截图是中国的侨款,也就是中国移民所寄回祖国中国的钱数。可以看排除香港地区,美国是最大的来源。

事实上这种方法与第一种本质是相同的。

方式三:network 图。通过点和连线来关联。例子比如Attractions of Councils: WEF GAC interlink survey

但是这个图实际上并不好。而且有时候,线条是可以去掉的,比如这个国际航班的可视化:

Click a nation to see all connected nations via flights. Click again to see arranged nations based on the distance. Double-click the background to reset.

截图:

方式四:使用 table。不过为了更直观,使用面积等方式来代表数据的大小。

比如 10 个人任意两个人之间相互按照对对方的好感程度打分,为了展示任意两个人 A 和 B 之间相互的好感程度,可以使用颜色柱来展示,选定一个作为两个人好感程度相同,颜色柱之上的颜色表示 A 对 B 的好感大于 B 对 A 的好感,反之亦然。

这里有个 council 之间的例子,截图如下:

层级数据,数据之间可以分成几个层级关系

就是 Hierarchy 图,不过有时候可以省掉连线。

标签: 数据挖掘 数据 墒踊

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