近些年来,数据规模指数爆炸增长。据国际信息技术咨询企业国际数据公司(IDC)的报告,2020年全球数据存储量将达到44ZB(1021),到2030年将达到2500ZB。数据如此庞大,管理和理解变得愈发困难。任何人都不可能通过逐行浏览数据来了解不同的模式和得出观察结果,如何处理海量的复杂数据的能力变得尤其重要。

您可以通过多种方式呈现数据,而表格是最常见的方法之一,以下是表格呈现的数据。

以上表格的确可以准确显示所需信息,但是我们很难了解趋势和数据所反映的情况,下面是可视化呈现的数据

通过可视化图形,观察者可迅速地从数据中发现它们的不同模式和规律。

根据美国人口普查局发布的2017-2018年《美国时间使用调查》显示,当你观察一天中睡眠不足的百分比时,你会得到一个类似的上升趋势。

折线图可以使我们直观清晰的看到随着年纪越大,人们失眠的概率越大,睡眠时间更少。

时空数据是同时具有时间和空间维度的数据,时空数据类型多样,结构复杂并且数据量极大,数据可视化专家Max Galka为了让大家更直观的感受到国际贸易流动的情况和趋势,用Blueshif工具对时空数据进行有效整合,创造了这个世界地图,通过交互可视化的方式展现国际贸易流动的情况和趋势,地图上的彩色原点代表不同的类别,左下角的色卡对不同的颜色做出标注,比如食物、木材、机械等。交互可视化使得抽象的贸易概念变得更具触觉,同时视觉上也更容易吸收信息。

同样的数据给人的感觉可能会千差万别:或冰冷枯燥,让人望而生畏、百思不解其意;或生动有趣,让人一目了然、豁然开朗。为了达到后一种效果,我们需要采用一种特别的方式来展示数据,来解释、分析和应用它。这就是数据可视化技术。

数据可视化可以利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视化表达以增强认知的技术,它将不可见或难以直接显示的数据转化为可感知的图形,符号,颜色等,增强数据识别效率,传递有效信息,让数据变得栩栩如生,易于理解。

那是否有一款简单易上手的可视化工具呢?

洞见是一款采用分布式架构的时空大数据可视化场景编辑器,可以对包含时空属性的各类数据进行可视化展示,将隐藏在数据背后的价值从时间、空间的维度,更直观、实时、多模式的展现出来,它可以通过柱状图、折线图、雷达图和三维地图等多种组件将数据文件展现出来,洞见除了具备极其丰富的图表,还能够满足多样的数据可视化场景诉求,接下来将依次介绍常用图表类型,分析其适用场景和优势,从而帮助大家通过图表更加直观的传递所表达的信息。

常见的图表

  • 柱状图

柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。

适用:当您需要比较某个时间范围内的多个变量或者单个变量在时间序列中的情况时,使用柱状图最为合适。

优势:利用图形高度反应数据的差异,效果直观。

  • 折线图

折线图可显示一个或多个变量随时间或有序类别的波动情况的趋势变化。

适用:主要用于趋势分析,属性列类别较多时尤其适用。

优势:可以清晰地反映和表达数据的变化趋势。

  • 饼图

饼图采用了饼干的隐喻,用环状方式呈现各分量在整体中的比例。

适用:希望以百分比形式了解各部分在整体中的情况时。多适用于用户群体倾向和渠道来源等场景。

优势:明确直观地显示比例情况。

  • 散点图

散点图是表达二维数据的标准方法,在散点图中,所有数据以点的形式出现在坐标系中,每个点所对应的横纵坐标,即代表该数据在坐标轴所表示维度上的属性值大小。

适用:希望了解两个变量之间的相关性时,多用来观察各个数据点之间的关系以及分析变量之间的联系。

优势:直观的看出数据的分布情况以及特殊的离群值。

  • 雷达图

雷达图将多个分类的数据量映射到坐标轴上,来表现一个整体中的各项个体比率的情况。

适用:主要用于各项指标整体情况分析,了解同类别的不同属性的综合情况,以及比较不同类别的相同属性差异。

优势:直观反应整体中各组数据之间的占比差异。

  • 矩形树图

矩形树图用矩形面积表示数据的大小。各个小矩形的面积越大,表示占比越大。

适用:当您需要比较某个时间范围内的多个变量或者单个变量在时间序列中的情况时,使用柱状图最为合适。

优势:虽然和饼图、柱状图一样,都可以进行占比分析,但是对于类目数据较多时,使用矩形树图更能清晰地比较数据的占比关系。

  • 桑基图

桑基图是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,起始流量总和始终与结束流量总和保持平衡。

适用:不仅仅是流向的数据,只要是具有层级的分类数据,都可以用桑基图来展现。

优势:桑基图由于其独特的特征,能够很好的反映组间变量的相互作用关系。

时空数据可视化表达

  • 二维地图

在二维地图上叠加可以描述时间变化的要素,来描述时空属性数据与空间范围内的变化特征。这些用于表达时空属性数据的要素可以通过不同的符号、注记、标绘符号、统计图表等多种方式来表达,也可以将多个时间的专题地图同时展示进行对比。

适用:适用于查看某地域上的空间布局或数据分布。

优势:当你的数据量非常大,用地图和点的组合方式,既能不丢失数据细节,也能从整体上看出数据的分布规律。

  • 三维地图

三维地图将时空数据在动态变化的地图或三维场景中呈现出来,可以直观生动地表示各种空间信息的变化过程。按照一定比例对现实世界或其中一部分的一个或多个方面的三维、抽象的展示出来,运用符号、颜色、文字注记等描绘显示地球表面的自然地理、行政区域、社会经济状况的图形。

适用:三维地图提供了多层次的图形化展示,并具备多方面的控制能力,配合上一些个性化交互,可以良好地满足业务使用、数据管理、开发运维不同应用场景的图形查询和辅助分析需求。

优势:通过对物体进行全方位的监控,构建基于现实的3D虚拟现实效果,让数据展现更为直观和容易理解。解决了平面地图对具有不同空间高程对象的运动轨迹难以表达的关键问题。

  • 三维模型

三维模型结合数据实时渲染技术、空间数据可视化技术,实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,通过三维虚拟现实让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现。

适用:应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域。

优势:多维度、多层次的数据展现;更直观的数据信息展示;更易信息传达的展现方式。

三维可视化的发展,缩短了现实世界和计算机虚拟世界的差距,并且拓宽了人们的视野,掌握和了解可视化工具后,面对数据时就不会束手无策,创作出你想要的数据图也会更加容易。各种尺寸和形式的图表将数据表达的非常清晰,简洁,可以更好的帮助我们理解数据背后的意义。

技术的进步,让我们能够采集到比以前多得多的信息,数据规模不断增长,大数据时代下,数据的内容和类型也比以前要丰富得多,在数据来源多样化的情况下,数据的可靠性和实用性,直接影响到统计分析是否得到正确的结论,如果数据不通,标准不一致,质量不高,就无法做分析,有效的数据管理是一项重要任务,保证数据质量,数据治理是必须的手段。

洞见是集时空数据治理、整合、分析和可视化展示为一身的数字孪生平台,依托数字孪生技术,利用城市信息模型和叠加在模型上的多元数据集合,打造精准、动态、可视化的数字孪生城市大脑。

人的视觉感知是最主要的信息界面,它输入了人从外界获取的70%信息。俗语说“一图胜千言”,通过洞见将数据以可视的方式呈现给用户,将直接提升对信息认知的效率,并引导用户从可视化结果分析和推理出有效信息。这种直观的信息感知机制,极大地降低了数据理解的复杂度,突破了常规统计分析方法的局限性。