Excel数据图表可视化的十大误区
数据可视化的十大误区
通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰!
这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。
设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。
当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上去是那么滴糟糕，简直就是一坨屎!
这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。
错误1.混乱的饼图分割
饼图，是最简单的图表之一。不过偏偏有人喜欢把它搞得很复杂。
饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。
第一种：将最大的部分放在12点钟方位,要顺时针。第二部分12点钟,逆时针方向。剩下的部分可以放在下面,继续逆时针方向。
方法二：最大一块12点钟开始,顺时针方向旋转。剩余部分在降序排列,顺时针。
错误2.在折线图中使用不连贯的线条
虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此的区别。
错误3.数据排序混乱
你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。
错误4.数据模糊不清
确保没有数据丢失或被设计。例如,使用标准的面积图时，可以添加透明度,确保读者可以看到所有数据。
错误5.让读者自己解读
设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调的趋势。
错误6.扭曲数据
确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。
错误7.在一张热力图上使用不同的颜色
颜色用得太花，会给数据增加不可承受之重，相反，设计师应该采用同一色系，或者类比色。
错误8.条状图太胖或太瘦
或许你的报告很有创意，非常精彩，但是记得图表设计水平也要跟上。条形图之间的间隔应该是1/2栏宽度.
错误9.很难比较数据
比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。
错误10：用3D图表
虽然他们看起来很酷，但是3d形状可以扭曲感知,因此扭曲数据。坚持2次元，确保数据准确。
怎么样，上述10条，你中枪了没有?
案例丨数据可视化的作用和实现方法
案例丨数据可视化的作用和实现方法 今年以来，大数据是整个IT领域非常热门的话题，特别是阿里巴巴的马云提出“人类正从IT时代走向DT时代”，把大数据推向了风口浪尖。然而对于大部分企业来说，往往是空有海量数据而无实际使用价值，更不要说帮助管理者进行业务决策。 云智慧作为一家专业的应用性能管理服务商，常年与客户的各种IT数据打交道，我们是如何看待大数据的呢，又是如何让大数据对企业的业务决策产生价值的呢?请看云智慧高级产品经理Fox对于大数据的最后一公里——数据可视化价值的思考。 什么是大数据 选择分享这个主题的灵感主要来源于在云智慧所负责透视宝产品工作，以及Fox(以下为第一人称)与父亲的一次简短交流。 我父亲是一个公务员，他每天有一个爱好是看新闻联播，经常新闻中会提到大数据，偶尔会问我什么是大数据?国际上给出的定义是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。是不是很难懂? 有个段子可以帮大家生动的理解大数据，林彪带兵打仗的时候有个特别的习惯，那就是每次战斗结束后，都要用小本子记下所缴获的武器种类、数量等数据，乐此不疲，而大家对此都不以为意。有一天，在又一次遭遇战后，士兵在给他念缴获的武器数量时，他突然叫停，然后兴奋地指出，这次遭遇战很可能遇到的是
敌人的指挥部队。原因是，这次缴获的小枪与大枪的比例高于普通的战斗，小车与大车的比例以及军官与士兵的比例也都高于平均，因此他得到了这个结论。在这个数据的指导下，部队一鼓作气，追击逃脱的部队，成功的把敌人的指挥官抓获。 通过这个故事大家就能生动的理解大数据的作用和价值。无论多数企业或个人是否已经意识到大数据的真实存在，毫无疑问，我们生活在大数据时代。随着大数据的兴起，数据分析被分成以下几个步骤：采集、统计、分析、呈现，而数据呈现即数据的可视化，被称为大数据的最后一公里。 什么是数据可视化 大数据已经被国家列入十三五规划，提倡开放，共享。开放共享的背后意味着人人都可以接触和进入大数据领域，企业不再为数据资源的垄断发愁，因为一切都是开放的，如何获取数据将不再是问题，困难在于数据有什么价值，用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来。 我之前看到过一篇文章《设计中的设计》，里面提出一个概念叫视觉对话。如果要两个语言、文字不通的陌生人进行沟通，给他们一张纸，一只笔，他们一定是用最简洁的方式把自己的想法画下来进行交流，这就是视觉对话。 其实这也正是数据可视化的本质，通过可视化图表将用比文字快10倍的速度将陌生的读者带进门，大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为大数据最后一公里的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 为什么要做数据可视化 为什么很多企业开始拥抱数据可视化?是什么趋势在驱动可视化，换言之为什么企业变得更具视觉性? 我们首先澄清一点，数据可视化绝对不是最近才流行起来的，早在原始社会穴居人类就将岩画作为一种信息传递手段，而目前我用过最牛的大数据分析软件就是Excel。 和5年前相比，企业对于数据可视化的需求越来越强烈。原因很简单，数据
大数据背景下数据可视化方法研究
摘要：大数据时代数据飞速增长，高维数据越来越多迫切需要新的数据可视化方法对高维数据进行处理。本文在传统的radviz数据可视化方法基础上，结合弹簧模型，给出了一种改进的radviz数据可视化方法，并通过两种模型之间的比较，证明了改进的radviz可视化方法增强了属性间的合力，降低了数据遮盖度，更好地保持了原有数据集的特征。 关键词：大数据；数据可视化；radviz；弹簧模型 中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2016）17-0231-03 随着大数据时代的到来，数据产生的速度呈直线上升，数据海量化已成为不可避免的发展趋势。数据急剧增加对数据处理、数据挖掘以及数据可视化等都是一个极大的挑战。目前，数据可视化面临高维数据越来越多，数据量越来越大，数据种类越来越多等多种挑战。针对这些问题，提出了一种radviz数据可视化方法，将高维数据样本非线性的投影到二维目标空间，能够快速找到容易被领域专家认可的可视化模型。但是传统的radviz可视化方法将属性值均匀分布在圆周上造成属性间的值相互抵消，从而导致数据遮盖度较大及可视化图形有内缩趋势等问题。本文提出了一种新的改进的radviz可视化方法，改进的方法增强属性了间的合力，降低了数据遮盖度，使得原始数据集的特征能够更好地保持。 1 数据可视化 数据可视化技术诞生于二十世纪八十年代，是运用计算机图形学和图像处理等技术，以图表、地图、动画或其他使内容更容易理解的图形方式来表示数据，使数据所表达的内容更加容易被处理。数据可视化技术与虚拟现实技术、数据挖掘、人工智能，甚至与人类基因组计划等前沿学科领域都有着密切的联系[1]。目前数据可视化技术大体可以分为5类：基于几何投影可视化技术、面向像素可视化技术、基于图标可视化技术、基于层次可视化技术以及基于图形可视化技术[2]。 数据可视化的简易工作图如图1所示： 2 传统的radviz可视化方法分析 radviz（radial coordinate visualization）是一种基于弹簧模型的可视化方法，radviz 是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间，实现在平面中对多维数据可视化的一种数据分析方法。自从ankerst于1996年提出radviz技术以来，radviz技术取得了很大的发展，被广泛应用于可视化分析和数据挖掘等领域。近年来更是把radviz技术运用到基因表达数据的分类上，且取得了良好的分类效果[3]。 2.1 传统radviz模型 经典的radviz方法通常运用在平行坐标系上，将一系列具有多维度属性的点通过非线性方法映射到二维空间，使人们得以用肉眼观察。如图2所示，设n个特征变量随机均匀地分布在单位圆周上（如n= 6），记为～，现在假设n个弹性系数不同的弹簧一端全部固定在一个小球上，另一端分别固定在～。假定第j根弹簧对于观测点i的弹性系数为，如果观测点固定在圆内的一个平衡位置，那么（，）就是n维空间（，…，）在二维空间的投影，便实现了一个n维数据转化到二维坐标的radviz可视化[3]。 其中，表示随机均匀分布在单位圆周上的特征向量；单位圆周表示一个二维空间；o表示特征向量映射在二维空间上的平衡点。 根据胡克定律，对一个弹簧而言，小球所受到的弹力取决于弹簧拉伸的长度（矢量）和弹簧的弹性系数（标量），当小球静止不动时，则表明其受到所有弹簧的合力为零。对此可得到如下公式： 其中xj表示第j个变量在二维空间的圆周上的坐标，pi表示第i个观测点在圆内二维空间平衡位置的坐标。公式（2-2）表示第i个观测的平衡位置，式（2-3）表示观测平衡位置向量pi为各变量的坐标位置的加权平均。为了避免负值的出现，常常采用归一化的方法，
城市交通大数据可视化框架及实现
城市交通大数据可视化框架及实现 随着智能交通在物联网、云计算、移动互联等领域的结合应 用和迅速发展，其发展模式已经从传统的信息不均衡、信息处理能力低效的系统发展成为真正的运用新技术的智能交通系统。智能交通系统是多个与交通有关的系统的综合应用，包括车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等，这些应用运用大数据技术、云计算技术、移动互联技术等为交通系统的智能化效率的提高提供重要的支持，不断提高智能交通系统的数据分析判断能力，以优化交通的运行管理，精准地掌握交通状况，给车辆和出行者带来更加智能化的服务。目前大数据技术已经应用在很多城市的智能交通领域，公众出行越来越离不开交通大数据分析带来的便利。 随着大数据技术的兴起，智能交通的发展也在飞速前进的阶段，交通大数据的总量已从TB级跃升为PB级并仍在不断攀升。但目前，在如何运用大数据技术有效处理分析这些日益剧增的交通大数据分析获取更有价值的信息的问题上，我国的智能交通发展仍然处于开始阶段。如何运用大数据技术，有效分析利用交通大数据，实现大数据的可视化，使其发挥出应有的价值，是现阶段智能交通发展的重要任务。 1数据可视化基本框架 1.1 数据可视化流程 科学可视化和信息可视化分别设计了可视化流程的参考体系结
构并被广泛应用于数据可视化系统中。可视分析学的基本流程则通过人机交互将自动和可视分析方法紧密结合。从数据到知识的转化方式有两种途径，交互的可视化方法和自动的数据挖掘方法。过程中用户即可以对可视化结果进行交互的修正，也可以调节参数以修正模型。 在相当多的应用场合，异构数据源需要在可视分析或自动分析方法之间被整合。因此，这个流程的第一步需要将数据预处理并转换，导出不同的表达，便于后续的分析，其他的预处理任务包括数据清洗、数据规范、数据归类和异构数据源集成。在任何一种可视化分析过程中，人都是最核心的要素。机器智能虽然在很多场合都比人的效率要高，但是机器只能承担替代一部分人所承担的工作，并不能够最终决策或对知识进行加工和使用。所以数据可视化的目的并不是替代人的判断和决策，而是为人所用，增强人的能力，提高人的效率。 1.2数据可视化流程中的核心要素数据可视化流程中的核心要 素包括 3 个方面。 1.2.1 数据表示与变换数据可视化的基础是数据表示和变换。为了允许有效的可视化、分析和记录，输入数据必须从原始状态变换到一种便于计算机处理的结构化数据表示形式。通常这些结构存在于数据本身，需要研究有效的数据提炼或简化方法以最大程度地保持信息和 知识的内涵及相应的上下文。
可视化方法与技术
可视化方法与技术 计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。 一、可视化概述 测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。 可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图
像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行 表现，可视化结果便于人们记忆和理解。 可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一 个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。 二、可视化技术 目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。 （一）数据可视化 数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。 （二）科学计算可视化
【CN109933622A】一种数据可视化系统及实现方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910142861.6 (22)申请日 2019.02.26 (71)申请人 美林数据技术股份有限公司 地址 710000 陕西省西安市高新区软件新 城天谷八路528号国家电子商务示范 基地六层 (72)发明人 程宏亮 王锟 郭联伟 穆宇浩 苏魁 (74)专利代理机构 西安毅联专利代理有限公司 61225 代理人 高美化 (51)Int.Cl. G06F 16/248(2019.01) G06F 16/242(2019.01) G06F 16/2455(2019.01) (54)发明名称 一种数据可视化系统及实现方法 (57)摘要 本发明提供了一种数据可视化系统及实现 方法，其中系统包括：可视化设计组件，被配置成 用于生成可视化数据包，所述可视化数据包括目 标数据与图形，所述目标数据与图形在系统后台 建立映射关系，所述目标数据为系统经转化之后 的数据；可视化界面，用于显示可视化设计组件 的的数据包。本发明解决了以往过度依赖SQL运 算的局面， 能够适应较为复杂的数据计算逻辑。权利要求书1页 说明书5页 附图1页CN 109933622 A 2019.06.25 C N 109933622 A
权 利 要 求 书1/1页CN 109933622 A 1.一种数据可视化系统，其特征在于，包括： 可视化设计组件，被配置成用于生成可视化数据包，所述可视化数据包括目标数据与图形，所述目标数据与图形在系统后台建立映射关系，所述目标数据为系统经转化之后的数据； 可视化界面，用于显示可视化设计组件的的数据包。 2.根据权利要求1所述的一种数据可视化系统，其特征在于，所述可视化设计组件包括元数据管理引擎以及数据计算任务管理引擎，所述元数据管理引擎将录入的原始数据自动拆解为元数据，并同时进行存储及管理； 所述数据计算任务管理引擎获得录入的查询指令后，并将查询指令生成若干任务，所述部分任务从所述元数据管理引擎对应调用部分元数据，所述部分元数据处理成目标数据。 3.根据权利要求1所述的一种数据可视化系统，其特征在于，所述系可视化设计组件还包括数据计算引擎，所述数据计算引擎将调用的部分元数据一次转换为数据库认可的计算机语言，并将所述计算机语言排序或/和处理，所述排序或/和处理后的计算机语言二次转换为目标数据。 4.根据权利要求1-3之一所述的一种数据可视化系统，其特征在于，所述可视化设计组件还包括数据虚拟化网格，所述数据虚拟化网格分别用于存储每一个任务在计算过程中的元数据或/和计算机语言或/和目标数据。 5.根据权利要求3所述的一种数据可视化系统，其特征在于，所述数据计算引擎设置有API接口，所述API接口用于载入算法模块。 6.一种数据可视化实现方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、系统获得输入指令，并将输入指令通过数据计算任务管理引擎转换为若干任务； 步骤二、获取完成步骤一任务所需要数据的元数据信息并发送至步骤一种的数据计算任务管理引擎中； 步骤三、所述数据计算任务管理引擎将若干任务进行分解成任务流，所述任务流分别回传至数据查询构建器、数据计算引擎以及数据格式化引擎； 步骤四、所述数据查询构建器将获得的元数据信息和任务流信息构建生成计算机语言； 步骤五、所述数据计算引擎将所述计算机语言进行二次加工以形成目标数据； 步骤六、将所述目标数据映射到图形的各类视觉通道中，并以图形化形式展现。 7.根据权利要求6所述的一种数据可视化实现方法，其特征在于，所述元数据信息包括但不限于元数据的逻辑模型、物理模型、技术属性和管理属性。 8.根据权利要求6所述的一种数据可视化实现方法，其特征在于，所述计算机语言为标准SQL语句。 9.根据权利要求6所述的一种数据可视化实现方法，其特征在于，所述步骤三至步骤六中数据处理产生的中间数据通过数据虚拟化网格存储。 2
实现大数据可视化的10个技巧
大数据技术的有效可视化不应该只是为管理层绘制的漂亮图片。专家表示，企业可通过考虑布局、迭代设计、吸引用户和了解业务需求来改善结果。 数据目录提供商Alation公司设计和战略计划副总裁Aaron Kalb建议道：“这里的关键是根据数据、背景知识和受众定制特定的可视化，而不是盲目遵循任何可视化 规则。”Kalb以及该领域的其他专家为开展数据可视化项目的企业提供了以下10个 技巧： 1. 考虑用户 管理咨询公司Aspirent视觉分析实践主管Dan Gastineau表示，企业应使用颜色、形状、大小和布局来显示可视化的设计和使用。 Aspirent使用颜色来突出希望用户关注的分析方面。而大小可有效说明数量，但 过多使用不同大小来传递信息可能会导致混乱。这里应该有选择地使用大小，即在咨 询团队成员想要强调的地方。另外，表单可确定呈现分析的形状：例如，是否使用线 条或条形图来呈现某些类型的信息。Gastineau称，对象的放置与对象本身一样重要，有利于有效的沟通。 2. 讲述连贯的故事 与你的受众沟通，保持设计的简单和专注性。颜色到图表数量等细节可帮助确保 仪表板讲述连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁Saurabh Abhyankar 说：“仪表板就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是强制列出所有可 访问的数据。”仪表板的设计将成为推动部署的因素。 3. 迭代设计 应不断从视觉分析用户获得反馈意见。随着时间的推移，数据探索会引发新的想 法和问题，而随时间和部署推移提高数据相关性会使用户更智能。 从你的受众征求并获取反馈意见可改善体验。谷歌云端数据工作室首席产品经理Nick Mihailovski表示，快速构建概念、快速获取反馈意见并进行迭代可更快获得更