本文作者星河里的章魚喵，文章通過介紹Visualization 即可視化，羅列了數(shù)據(jù)的展現(xiàn)方式。對于數(shù)據(jù)分析最困難的一部分就是數(shù)據(jù)的展示，解讀數(shù)據(jù)之間的關系，清晰有效的傳達并且溝通數(shù)據(jù)信息。

對于數(shù)據(jù)挖掘，我們可以通過文中對數(shù)據(jù)可視化的案例找到分析數(shù)據(jù)、展現(xiàn)數(shù)據(jù)的方法和思路。

Data visualization 是一件很有趣的事情。最近在嘗試處理數(shù)據(jù)，便順手翻了翻 visualization 的進展，然后除了 IBM 大名鼎鼎的的 many-eyes 。

還有一個比較好有意思的網站是visualizing。Visualizing 跟 many-eyes 很像，都是社區(qū)形式的網站，用戶可以注冊然后上傳，而且網站還有積累下來的很多數(shù)據(jù)供用戶使用。

當然我不是為了介紹這個網站才寫這篇 post 的，寫 post 是一個記筆記的過程，如果我不能從中學到什么，就有點浪費時間了。下面進入正題，我嘗試總結一下 visualization 的時候的幾個可用的經驗。

應該使用何種形式來表現(xiàn)數(shù)據(jù)

從 visualizing.org 的分類中提取出來的有用的形式包括（不過說實話這樣分類并不是很好用）

1.Chart

2.Time series

3.Map

4.Flow

5.Matrix

6.Network

7.Hierarchy

8.Info-graphic

要可視化的數(shù)據(jù)可以分幾類（我想的不全面，歡迎補充，共同學習）

有一系列對象，他們之間相互有關聯(lián)

寫成 A↔B 粗體的拉丁字母表示一系列對象，比如一系列地點。

這種情況下因為要展示數(shù)據(jù)之間相互關系，所以實質上是一個 network 圖，不過通過一些技巧可以把簡單的 network 圖變成更好的形式。

方式一：使用轉換成 flow 圖。通過把對象列出兩遍來是的原本應該是一個比較復雜難以看清的 network 變成了清晰易查找的 flow。

這類圖中我喜歡的一個是 people moving 的 flow

這個 flow 圖非常好的展示了從一個國家移民到另一個國家，上面的截圖就是人們移居（migrate，是移民么？）到加拿大的情況，可以看到中國（CH）移民到加拿大的還是比較多的。通過這樣的 flow，我們可以很容易很直觀的分析數(shù)據(jù)。

方式二：圈形的 network 圖。為什么要做出圈形呢？因為圈形可以使得連線集中在圈內部，而且可以減少數(shù)據(jù)交叉。通過 interactive design，可以使得連線無交叉。比如這個 Migrants moving money：

這個截圖是中國的僑款，也就是中國移民所寄回祖國中國的錢數(shù)�？梢钥磁懦�香港地區(qū)，美國是最大的來源。

事實上這種方法與第一種本質是相同的。

方式三：network 圖。通過點和連線來關聯(lián)。例子比如Attractions of Councils: WEF GAC interlink survey

但是這個圖實際上并不好。而且有時候，線條是可以去掉的，比如這個國際航班的可視化：

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.

截圖：

方式四：使用 table。不過為了更直觀，使用面積等方式來代表數(shù)據(jù)的大小。

比如 10 個人任意兩個人之間相互按照對對方的好感程度打分，為了展示任意兩個人 A 和 B 之間相互的好感程度，可以使用顏色柱來展示，選定一個作為兩個人好感程度相同，顏色柱之上的顏色表示 A 對 B 的好感大于 B 對 A 的好感，反之亦然。

這里有個 council 之間的例子，截圖如下：

層級數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間可以分成幾個層級關系

就是 Hierarchy 圖，不過有時候可以省掉連線。

標簽： 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù) 墑踴

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