《大数据可视化》课件 第4章 数据可视化的常用方法.pdf
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1、大数据可视化第四章 数据可视化的常用方法4.1视觉编码412统计图表可视化方法幺3?可视傕方法4.4 可视化允析方法的常用算法4.5 可视化方法的选择习题4.1视觉编码第四章数据可视化的常用方法 4.1.1视觉感知选择可视化方法之前,需要掌握视觉感知(Visual Perception)和视觉认知(Visual Cognition)的概念。视觉感知是指客观事物通过人的视觉器官在人脑中形成的直接反映,人类只有通过视觉感知,才能达到视觉认知。通常而言,人类的视觉感知器官最 灵敏,感知外在事物的效率和效果都优于其他感知器官。The Bottom Lbtf is divided into years,
2、the Right hand line into L1QOOO each.4.1视觉编码第四章数据可视化的常用方法 4.1.2视觉通道视觉通道:用于控制几何标记的展示特性,包括标记的位置、大小、形状、方向、色调、饱和度、亮度等。视觉通道分为两大类:定性(分类)的视觉通道,如形状、颜色的色调、空间位置;定量(连续、有序)的视觉通道,如直线的长度、区域的面积、空间的体积、斜度、角度、颜色的饱和度和亮度等。4.1视觉编码第四章数据可视化的常用方法 4.1.3数据分类对于信息可视化中数据类型的划分,从数据可视化类型出发研究可视化过程,可以参考基 于任务分类学的数据类型(TTr,data Type by
3、 Task Taxonomy)o TTT定义了 7种基本 任务:总览、缩放、过滤、按需细化、关联、历史和提取;并将数据分为7类:一维线性 数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、树型数据和网状数据。4.1视觉编码第四章数据可视化的常用方法 4.1.4常用的复杂数据处理方法通过实验测量、计算机仿真、网络数据传输和文件输入/输出等方法获取数据之后,通常要 对复杂数据进行预处理,常见数据操作包括:合并、采样、降维、特征子集选择、特征生成、离散化与二值化、属性变换。90文目00 20“7”00172|过&8天/窈页加二次践,”(一逢 45czlmV注*分广分析BWhXi9析双 MPtl外 钱分气
4、(DkBI CCDkM。r*渠道分析尸8分V分析r“分vi30.73830.314海分析Rwiu 件分析不向又通的注密网尸豉第四章 数据可视化的常用方法4.1 视觉编码4.2 统计图表可视化方法且3峭可视傕方法4.4 可视化允析方法的常用算法4.5 亘视化方法的选择习题4.2统计图表可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.2.1柱状图柱状图(bar chart),是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图。优势:柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感。劣势:柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。1、传统二维柱状图传统柱状图一般用于表示客观事物的绝对数量的比较或者变
5、化规律,用于显示一段时间内数据的变化,或者显示不同项目之间的对比,分为:二维簇状柱形图、二维堆积柱形图、二维增施艮务业务成为物流公司的主营业务某公司连续三年业绩分析,单位:万元4.2统计图表可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.2.1柱状图2、三维柱状图三维柱状图的可视化效果更佳直观,而且能够在第三个坐标轴显示三维数据。三维柱状图采 用柱体来量化数据,同时对柱体可以采用不用的颜色编码,来表述不同的变量。2011 2012 2013项项项QJ 9U 11TTTT TUT TTTT4.2统计图表可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.2.2条形图排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中
6、。条形图显示各个项目之间的比较情况。4.2.3折线图折线图适用于二维大数据集,尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。4.2.4饼图饼图适用于一维数据可视,尤其是能反映数据序列中各项大小、总和和相互之间比例大小。4.2.5散点图散点图适用于三维数据集,但其中只有两维需要比较。4.2.6气泡图气泡图是散点图的一种变形,通过每个点的面积大小,反应第三维。4.2.7雷达图雷达图适用于多维数据(四维以上),且每个维度必须可以排序。4.2统计图表可视化方法第四章数据可视化的常用方法却 昨 13 01-14 01-15 01-16 fl 0V17 01-18第四章 数据可视化的常用方法4.1 视觉编码4.
7、2 统计图表可视化方法且3峭可视傕方法4.4 可视化允析方法的常用算法4.5 亘视化方法的选择习题4.3图可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.3.1图的类型1、关系图可视化最重要的作用之一,便是能够表达关系。这些关系组成了已经定义的世界或系统。图能够使得我们以一种非常容易理解的方式来描述和表达世界。2、分层对于分层数据中获取信息,图也是一个很好的选择。分层图常被称树。树有一个根父节点,其链接分支到第二个节点,第二级节点还可能再次分支,以此类推,直到到达没有子节点的 叶子节点,根节点的每个后代节点都只有一个父节点。4.3图可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.3.2图论可视化图论(Gr
8、aph Theory)是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定 的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。欧阳菁李达康赵东来侯亮平高育良芬 B 吴汉东卷反南M攸森处长 汉东省反金赭局长 最高校反农总局 汉东省公安厅 汉东大学法学院竞总支副书记/一处处长4 厅长陈岩石 藜成功 的小艾汉东省依察院联常务部履察长 大风服饰集团 中妃委某室副主任(甘兴导、说坦大风L)量事长、启经理工条号/计回门门。门说事4.3图可视化方法第四章数据可视化的常用方法 4.3.3思维导图思维导图(Mind
9、Map),即借助图表来分析问题、理清思路。常见的思维图有八种:Circle Map圆圈图、Tree Map树状图、Bubble Map气泡图、Double Bubble M叩双重 气泡图、Flow Map流程图、Multi-flow Map多重流程图、Brace Map括号图,和Bridge Map桥型图。第四章 数据可视化的常用方法4.1 视觉编码4:2统计图表可视化方法4.3 图可视化方法4.4 可视化分析方法的常用算法4.5 延法的选择习题4.4可视化分析方法的常用算法第四章数据可视化的常用方法 4.4.1可视化分析方法1.沙盒分析法沙盒分析的关键能力主 要有:认知、自动处理 模型范本、
10、想法的解读。运用网络服务界面和协 议,整合了高级计算机 语言功能。模型处理实时数 据模型/指令识 别(细节处理聚类工程界 面实体输入设备捕 捉关联分析,-安排(分析方法模式处理(行为仿真)参考设计行为处理注释J仿真引(数据收集)(导航)(图表处理_)(最优化渲染平台)4.4可视化分析方法的常用算法第四章数据可视化的常用方法 4.4.1可视化分析方法2、认知作业分析法认知作业分析是人们对完成特定任务的思维过程信息,这些信息包括如何去处理所获取的信 息和下一步该做什么。3、顺序模式法顺序模式被用来发现离散事件同时发生的概率。随着计算机的发展,我们能处理更庞大的数 据并且获得大量的顺序模式。每个顺序
11、模式包含一个最小概率,其意义为这个模式发生的百 分比。其优点是快速地显示数据的结构与分布、显示单个事件的发生频率、准确性高;应用 于文本挖掘。4.4可视化分析方法的常用算法第四章数据可视化的常用方法 4.4.1可视化分析方法 4、协同多视图法多视图可用多种形式的 视图,如促进信息加工 中的抽象视图、分层和 时间序列的视图。在可 视分析中实现协同并不 容易,因为没有正式的 协同规则,有的规则也 不是万能的,需要具有 一定的针对性才能体现 协同多视图法的效果。4.4可视化分析方法的常用算法第四章数据可视化的常用方法 4.4.2可视分析研究的特点可视分析学从6个基本方面放大了人类感知能力:(1)增加
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