数据可视化

数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。

一、可视化流程

很多人认为数据可视化无非就是数据几组数据，生成各自图表（或图形）等等。其实数据可视化大致可分为：

1. 信息可视化
2. 科学可视化
3. 可视化分析

之前所提到的简单图表只是信息可视化中最常见的几种。面对不同的数据体积以及不同的可视化目标，可视化系统的复杂度很可能就会超出想象。

通用的可视化流程

可视化整体可分为三步：分析 -》 处理 -》 生成。

1. 分析

分析分为三部分：任务、数据和领域。

首先，要分析该次可视化的出发点和目标是什么。遇到什么问题、展示什么信息、要得出什么结论、验证什么假说等等。数据承载的信息是多种多样的，不同的展示方式的侧重点也是不一样的（说白了，想清楚要干什么，才能确定要过滤什么数据、怎样处理数据最后怎样展示数据）。

其次，分析数据（见数据模型）。

最后要针对不同的领域，进行响应的分析。可视化的侧重点要跟随领域做出相应变化。

2. 处理

处理可分为两部分：对数据的处理、对视觉编码的处理。

在可视化之前，要对数据进行数据清洗、数据规范、数据分析等数据处理。 所谓视觉编码即指如何使用位置、尺寸、灰度值、纹理、色彩、方向、形状等视觉通道，以映射要展示的数据维度。

3. 生成

将之前的分析和设计实现。

二、数据模型

数据说白了就是可定性或可量化的一组数据。为了更准确更形象地表达数据，先了解一些数据相关的概念。

1. 数据模型与概念模型

数据为什么可以代表世界？带着这个问题，来了解数据和概念两个模型。

数据模型 是一组数字或符号的组合，其包含着数据的定义、类型等，可以进行各类数学操作。 概念模型 描述的是事物的语义或状态行为等。

现实世界 =》 概念模型 =》 数据模型

现实世界可以用概念模型描述，而概念模型又可以用数据模型来描述。经过两层抽象，数据便可以描述现实世界。

2. 数据类型

一个东西属于哪一类，取决于用什么标准划分，数据亦然。

按数据在计算机中的存储，数据可分为浮点数、整数、字符等；从关系模型的角度来说，数据可以分为实体和关系两类；从数据结构来说，数据可以分为一维、二维、三维、多维、时间序列、空间序列、树型、图型等等。接下来说一说和数据可视化有关的分类方法。

按照测量标度来分，数据一般分为四类：类别型、有序型、区间型和比值型。

• 类别型：用于区分事物。如：人可分为男女。
• 有序型：用于表示对象间的顺序关系。如：人的身高可以从矮到高。
• 区间型：用于对象间的定量比较。如：身高 160cm 和身高 158cm。
• 比值型：用于数值间的比例关系。如：6 是 3 的 2 倍。

在数据可视化中，通常不区分区间型和比值型，通一称为 数值型 。

3. 举个例子

id	类型	款式	尺码	销量	年增长
1	男款	上衣	L	50	10%
2	女款	上衣	S	35	5%
3	女款	裤子	M	40	20%
4	男款	上衣	XL	30	15%

如表所示，不难看出：

• id 和 尺码 属于 有序型 数据。
• 类型 和 款式 数据 类别型 数据。
• 销量 和 年增长 属于 数值型 数据。

三、视觉编码

1. 什么是视觉编码？

视觉编码描述的是将数据映射到最终可视化结果上的过程。

编码二字，编可以说是指设计、映射的过程，码是指一些图形符号。图形符号和信息间的映射关系可以使人迅速获取信息。可以说图形符号中携带了信息（称之为编码了一些信息）。而人从这些符号中读取信息时，可以称作时解码了一些信息。 人解码信息靠的是眼睛，人的视觉系统。如果说图形符号是编码信息的工具或通道，那么人的视觉系统便是解码信息的通道。通常把这种 图形符号 《--》 信息 《--》 视觉系统 的对应过程称为 视觉通道。

2. 常用的视觉通道

1967 年，Jacques Bertin 初版的《Semiology of Graphics》一书提出了图形符号与信息的对应关系，奠定了可视化编码的理论基础。该书中把图形符号分为两种：

• 位置变量：一般指二维坐标
• 视网膜变量：尺寸、数值、纹理、颜色、方向和形状

后来又补充了 长度、面积、体积、透明度、模糊/聚焦 和 动画 等视觉通道。

3. 视觉编码设计原则

首先说一下视觉通道的性质：

• 定性（又称分类）性质 ：适用于类别型数据。如颜色或形状。
• 定量（或定序）性质：适用于有序型和类别型数据。如长度、大小适合于编码数值/量的大小。
• 分组性质：具有相同视觉通道的数据可以分为一组，便于识别。

最后说一下视觉编码设计的两大原则：

• 表达性、一致性：可视化的结果应充分表达了数据要表达的信息，且无多余。
• 有效性、理解性：可视化之后应当比其他数据表达方案更加有效，更加容易让人理解。

数据可视化编码除了视觉通道还需考虑：

• 色彩搭配
• 交互
• 美学因素
• 信息密度
• 直观映射、隐喻

等等。

参考文献

• [1] 浙江大学-陈为、巫英才数据可视化课程
• [2] 陈为 沈则潜 陶煜波. 数据可视化[M]. 电子工业出版社, 2013.
• [3] CSE512 Data Visualization (Spring 2016)