高斐+陳梅++蘇晨

摘要：網(wǎng)絡(luò)中非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)急速增長則需求功能強(qiáng)大的可視化技術(shù)幫助我們理解數(shù)據(jù)，此技術(shù)成為當(dāng)前的非重要任務(wù)。通過使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，企業(yè)能夠及時了解到當(dāng)前商業(yè)狀況并快速了解用戶最新動態(tài)并做出正確的決策。多維數(shù)據(jù)可視化對數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和處理，通過交互式的可視化數(shù)據(jù)挖掘細(xì)節(jié)，能夠增加數(shù)據(jù)的可理解性和可信度。

關(guān)鍵詞：多維數(shù)據(jù)；可視化；數(shù)據(jù)圖表

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2017）32-0022-02

隨著網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)信息科學(xué)的發(fā)展，由于數(shù)據(jù)的量和復(fù)雜度上的爆炸式增長使得世界進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代。技術(shù)的快速發(fā)展給我們帶來方便也帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，以最高效率快速解釋并使用數(shù)據(jù)成為當(dāng)前重要的課題。數(shù)據(jù)可視化（ Data Visualization ）通過將數(shù)據(jù)映射為容易感知的圖形、符號、顏色等，利用人的高速信息采集能力為大腦提供數(shù)據(jù)的全面信息，很大程度上提高了數(shù)據(jù)的理解性。并且可以直觀展示數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含的模式，對數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和處理提供了基礎(chǔ)。

多維數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)信息以某種圖形圖像可視化的形式呈現(xiàn)出來，給觀察者提供一種量化的方式，用來理解嵌入在數(shù)據(jù)中的隱藏信息。這些隱藏信息通常是異常信息和模式信息。異常信息會使得用戶觀察到了意想不到的圖形圖像分布信息，通常由異常的數(shù)據(jù)現(xiàn)象或者數(shù)據(jù)特征引起。通過交互式的可視化數(shù)據(jù)挖掘可以觀察數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，能夠增加數(shù)據(jù)的可理解性和可信度。

1 實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的基本圖表

數(shù)據(jù)可視化（ Data Visualization ） 能夠幫助我們理解數(shù)據(jù)。通常使用圖表來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，那么其中：柱狀圖、折線圖、餅圖等均為常用基本圖表。

基本圖表即簡單的圖表，容易理解，能夠快速地理解數(shù)據(jù)，正是"數(shù)據(jù)可視化"的最重要目標(biāo)。數(shù)據(jù)可視化的目的即是要對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，以使得能夠明確地、有效地傳遞信息。

1.1 柱形圖（Bar Chart）數(shù)據(jù)

基本圖表當(dāng)中最為常見且最容易理解的即是柱形圖。適合應(yīng)用于二維數(shù)據(jù)集（每個數(shù)據(jù)點包括兩個值x和y），維度當(dāng)中的一個需要進(jìn)行比較。

圖1即是我國智能電視行業(yè)2014年激活數(shù)量就是二維數(shù)據(jù)，其中的數(shù)量和品牌就是它的兩個維度，激活數(shù)量是其中一個需要比較維度而已。此圖以柱形高度進(jìn)行反映數(shù)據(jù)的差別。人類眼睛對柱形高度差可以快速感知識別，效果相對準(zhǔn)確。但柱形圖的不足在于比較適合中小型數(shù)據(jù)集。如果使用不同色彩區(qū)分柱形區(qū)域效果更好。

1.2 折線圖（Line Chart）數(shù)據(jù)

折線圖適合多個二維數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)比較。它能夠用于二維的大數(shù)據(jù)集，對于一些趨勢比單個數(shù)據(jù)點更重要的情境更為適合。

1.3 餅圖（Pie Chart）

餅圖也是我們最為多用的基本圖表，由于人類眼睛對區(qū)域面積大小的敏感。僅排列在工作表的一列或一行中的數(shù)據(jù)可以繪制到餅圖中。餅圖3顯示一個數(shù)據(jù)系列即在圖表中繪制的相關(guān)數(shù)據(jù)點，這些數(shù)據(jù)源自數(shù)據(jù)表的行或列。其中的每個數(shù)據(jù)系列具有唯一的顏色或圖案并且在圖表的圖例中表示（上圖右側(cè)為圖例）。餅圖中顯示了各項的大小與各項總和的比例。餅圖中的數(shù)據(jù)點顯示為整個餅圖的百分比。

當(dāng)情況是需要反映某個部分占整體的比重，比如磁盤空間使用占比情況等。

1.4 散點圖（Scatter Chart）數(shù)據(jù)

三維數(shù)據(jù)集可以使用散點圖，在圖中有兩維數(shù)據(jù)用來進(jìn)行比較。散點圖是指在回歸分析中，數(shù)據(jù)點在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，散點圖表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢，據(jù)此可以選擇合適的函數(shù)對數(shù)據(jù)點進(jìn)行擬合。散點圖分為ArcGIS散點圖、散點圖矩陣、三維散點圖。

如果需要對第三維數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，可以通過對圖中每個數(shù)據(jù)點加上文字標(biāo)示，或者也可以采用不同色彩進(jìn)行區(qū)分。

1.5 氣泡圖（Bubble Chart）數(shù)據(jù)

氣泡圖與散點圖相似，不同之處在于允許額外加入一表示大小的變量。氣泡圖通過數(shù)據(jù)點的面積大小來反映它的第三維數(shù)據(jù)。是散點圖的另一種變化形式。

上圖的三個維度分別為銷售額、區(qū)域、占比。數(shù)據(jù)點的面積越大就能夠代表銷售占比越大。氣泡圖可以通過區(qū)域面積的大小對第三維數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。如果將圖中氣泡數(shù)據(jù)使用不同顏色或文本說明標(biāo)識，可以使用氣泡圖對四維數(shù)據(jù)描述。

1.6 雷達(dá)圖（Radar Chart）數(shù)據(jù)

多維數(shù)據(jù)（四維以上）可以使用雷達(dá)圖，其中每個維度數(shù)據(jù)必須可以排序。但是，如果當(dāng)數(shù)據(jù)點多于6個的情況則無法進(jìn)行識別。

上圖中每個數(shù)據(jù)點都具有六個維度，分別是溝通、服務(wù)、專業(yè)技術(shù)、銷售、執(zhí)行、次要能力。圖中面積越大的數(shù)據(jù)點表示越重要。使用雷達(dá)圖需要配以文本說明更能增強(qiáng)解讀效果。

1.7 基本數(shù)據(jù)圖表對比

2 圖表和信息圖層次的數(shù)據(jù)可視化的實現(xiàn)

數(shù)據(jù)可視化過程包括：數(shù)據(jù)的采集、分析、治理、管理、挖掘等復(fù)雜數(shù)據(jù)處理，再經(jīng)設(shè)計師設(shè)計表現(xiàn)形式，然后工程師創(chuàng)建對應(yīng)的可視化算法及技術(shù)實現(xiàn)手段。

2.1 數(shù)據(jù)可視化的構(gòu)成要素

2.2 通過圖表和信息圖層次實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

通過增加動態(tài)信息來提供數(shù)據(jù)可視化的視覺體驗；

通過排版布局對信息的可視化敘事性著力加強(qiáng)；

通過色彩對可視化數(shù)據(jù)的視覺效果進(jìn)行提升。

2.3 數(shù)據(jù)可視化使用工具的選擇

用戶使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不存在一定的復(fù)雜程度時，需要將數(shù)據(jù)展現(xiàn)的多彩且具有交互性，需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為決策信息并能夠成為BI系統(tǒng)、分析會議、匯報材料等數(shù)據(jù)分析的工具，應(yīng)該首先具有多個實用性控件和主題，其次空間占用小并能將分析結(jié)果直接嵌入到Web及相關(guān)應(yīng)用軟件上，最后當(dāng)然必須簡單易學(xué)。

綜上所述，現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)急速增長則功能強(qiáng)大的可視化技術(shù)成為當(dāng)前的重要任務(wù)，通過使用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，數(shù)據(jù)可視化能夠?qū)⒑Ａ康臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)成圖表形式，更直觀地展示數(shù)據(jù)間的聯(lián)系和變化，有效并及時處理后高效利用。企業(yè)才能在競爭環(huán)境中獲得業(yè)務(wù)優(yōu)勢，是本文探討此技術(shù)的主要目標(biāo)。

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