數據可視化是怎樣創造出來的

『壹』 那些精彩的數據可視化是怎麼實現的

那些精彩的數據可視化是通過帆軟FineBI實現的，也可以讓美工通過PS來實現。

『貳』 數據可視化是怎樣創造出來的

我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背後的數據來源和創造歷程
後，更是為之詫異不止。它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據採集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。相關領域有影像
學、視知覺。空間分析、科學建模等。

這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM
上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞並提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背後的背景，添加了標注和說明，希望那個幫助讀者更深入地
理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留於對「好看」的贊嘆上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。

而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，
人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據
可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。

面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。

可能要經歷包括數據採集、
數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然
後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染
方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。

所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。

數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——「利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式」。

在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。

比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現
象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要
輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。

雖然科學可視化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。

90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用於解決對異質性數據中「抽象」的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。

科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。

在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互
聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的
可視化項目。可惜在中國在這方面的商用或實驗項目還是比較空白的。

數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。

有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數據，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
有的為了分析數據，所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、互動式的圖表
有的為了發現數據之間的潛在關聯，可能會生成分布式的多維的圖表。
有的為了幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了，具有吸引力的圖表。
還有的圖表可以被用於教育、宣傳或政治，被製作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜志和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手
段，可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像。在國外許多媒體會根據新聞主題或數據，僱用設計師來創建可視化圖表對新聞主題進行輔助。

說了那麼多，大家都可以感受到數據可視化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支持。無論是動態還
是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他
形式下不易發掘的事物。

我通過翻譯這系列的文章，為數據可視化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性項目的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。

『叄』 數據可視化的圖像都是通過什麼方法做出來的，為什麼做

數據來可視化主要旨在借自助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。但是，這並不就意味著數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。然而，設計人員往往並不能很好地把握設計與功能之間的平衡，從而創造出華而不實的數據可視化形式，無法達到其主要目的，也就是傳達與溝通信息。
數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，數據可視化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。「數據可視化」這條術語實現了成熟的科學可視化領域與較年輕的信息可視化領域的統一。

『肆』 什麼是數據可視化

數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。

它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

DCV作為新一代數據中心可視化管理平台，讓管理人員可以清晰直觀地掌握IT運營中的有效信息，實現透明化與可視化管理，進而有效提升資產管理與監控管理的效率，實現立體式、可視化的新一代數據中心運行管理網頁鏈接

CampusBuilder (模模搭)提供了一個完整的、 網路化、 可視化的三維虛擬環境設計編輯平台，操作簡便，高效易用，用戶可使用滑鼠拖動的方式繪制各種結構及添加各種對象模型，即可立即創建數據中心機房的三維模型，還可以導入機房CAD圖紙輔助繪制，用戶可快速高效地設計數據中心機房，實現房間結構生成、裝飾調整、設備擺放和場景創建的工作，生成實際可用的數據中心三維虛擬模擬場景。

『伍』 數據可視化是怎樣創造出來的

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。

而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。

面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。

可能要經歷包括數據採集、 數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。

所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。

『陸』 當大數據滿足數據可視化時，如何使數據變得

如今，數據科學家可以使用數據可視化來使他們的信息更具可操作性插圖、圖表、圖表和電子表格可以把枯燥的報告變成有啟發性的內容，更容易收集洞察力和可操作的結果。

幸運的是，現代技術(從筆記本電腦到智能手機)擁有各種可用應用程序，使可視化變得前所未有的簡單。

因此，社會越來越熟悉數據可視化及其對數據分析和可操作性的有益影響。

描述各種數據的最佳方法

分析的力量很大程度上取決於數據的呈現。數據可視化的最佳形式提供了有用的見解，而差勁的努力可能會分散可操作的洞察力。

實施一個好的做法是使用整數。例如，不是在圖的y軸上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15來代替，而在這些數字旁邊說明它是以百萬為單位。這是一個實用的策略，可以使數據更快地理解，從而提高其可操作性。

另外，為數據提供場景總是謹慎的，將度量與設定目標進行比較總是謹慎的。顏色編碼度量標準是一種很好的方式，可以在其數值超過目標(綠色)，低於目標(紅色)或介於兩者之間(黃色)時簡明展示。

當人們選擇視覺時，記住自己的目標是至關重要的。如果人們打算展示兩個或更多變數之間的關系，採用折線圖是有意義的，因為它們會隨著時間的推移跟蹤變化。

條形圖可用於比較不同類別的數量，而氣泡圖顯示三點數據的聯合變化。它可能需要一些採用各種數據可視化方法來確定最適合的分析。

可視化和理解可操作數據

當可視化技術被合並時，可操作的數據往往更為普遍。這是因為數據可視化可以同時呈現整個視野，在處理非結構化數據時這可能是最終的節省時間。

正確的可視化數據使得挑選關鍵細節變得相當容易。數據可視化可通過簡化流程並提供將可操作數據與不相關數據分離的場景來幫助快速獲得答案。可視化可從數據中釋放更多價值。

數據可視化也有助於團隊合作解決問題。而可視化的數據可以幫助一些團隊成員，其他人可能會花遇大量時間或沒有時間篩選所有不必要的數據。可視化可以通過明確定義可操作的數據和相關度量來幫助每個人。

避免數據可視化錯誤

藝術和美麗的可視化可以有一個令人振奮的因素。但是，仍有可能無法有效地呈現信息。在有效的數據表示中使用顏色和醒目的設計是一個錯誤，可能會使項目失控。

因此，從數據可視化中移除雜訊至關重要。擺脫不相乾的功能，如過度標簽，過多的背景或網格線。記住數據墨水比率，努力避免在不增加分析價值的情況下減少空白的元素。

始終注意潛在的數據不當行為和誤導數據。透明的錯誤信息有可能導致創建非零基線，誤導的色彩，圖表不完整，以及與標准實踐存在偏差。有用的數據可視化依賴於簡單性，與用戶需求和准確場景的關系。

避免使用像3D一樣的獨特效果的餅圖和圖表也是明智的做法。這些類型的圖表會嚴重影響分析尺寸和長度的能力，從而導致數據分析中潛在的有害偏見。

在某些情況下，餅圖可以證明是有用的，就像四個數據點通常具有可比性時一樣，盡管通常有一個理想的解決方案，但視覺偏差的可能性較小。

數據可視化的有效使用可以真正獲得真正有用的信息。使用它可以讓企業業務獲得成功，從而發揮最大的優勢。

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『柒』 數據可視化，具體是怎麼實現的什麼公司行啊

可以找北京四度科技啊，幫助企業構建自己的數據體系，提供的數據中台產品和實施經驗，能幫助企業在現有大數據平台的基礎上，構建一個完整的數據中台，幫助企業規劃大數據平台的發展方向和數據資產的管理

『捌』 什麼是可視化數據可視化怎麼做啊

數據可視化，是抄關於數據視襲覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。網舟科技在數據分析與可視化方面有自己獨特的見解與心得，專注美國Adobe數據產品的實際應用分析。
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

『玖』 什麼是數據可視化

數據可視化（ Data Visualization ）起源於18世紀，William Playfair 在他出版的書籍《 The
Commercial and Political Atlas
》中第一次使用了柱形圖和折線圖。當時是為了表示國家的進出口量，在今天依然這么使用。19世紀初，他出版了《 Statistical
Breviary
》一書，裡面第一次使用了餅狀圖。這三種都是至今最常用的最著名的可視化圖形。19世紀中葉，數據可視化主要被用於軍事用途，用來表示軍隊死亡原因、軍隊
的分布圖等。進入20世紀，數據可視化有了飛躍性的發展。1990年，在人機界面學會上，作為信息可視化原型的技術被發表。1995年，IEEE
Information Visualization
正式創立，信息可視化作為獨立的學科被正式確立[1]。隨著2012年世界進入大數據時代，數據可視化作為大量數據的呈現方式，成為當前重要的課題。

數據可視化的目的，是要對數據進行可視化處理，以使得能夠明確地、有效地傳遞信息。
比起枯燥乏味的數值，人類對於大小、位置、濃淡、顏色、形狀等能夠有更好更快的認識。經過可視化之後的數據能夠加深人對於數據的理解和記憶。

『拾』 如何做數據可視化的效果

可以藉助數據可來視化分析軟源件呀。如果數據太多，不好好的做數據可視化分析根本無法判斷好壞；沒有達到數據可視化的話，很多問題容易被隱藏。數據可視化分析一般通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各類圖表的展現，以更易理解的方式來詮釋數據之間的復雜關系和發展趨勢，以便更好地利用數據分析結果。——奧 威 BI 好 用
可以看看