数据可视化是怎样创造出来的

『壹』 那些精彩的数据可视化是怎么实现的

那些精彩的数据可视化是通过帆软FineBI实现的，也可以让美工通过PS来实现。

『贰』 数据可视化是怎样创造出来的

我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程
后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像
学、视知觉。空间分析、科学建模等。

这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM
上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。我尽量查找了每张数据图表背后的背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地
理解这些图表所呈现的含义，而不仅仅是停留于对“好看”的赞叹上。这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，
人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据
可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。

而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。

但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。

面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。

可能要经历包括数据采集、
数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然
后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染
方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。

所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。

数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。

在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。

比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现
象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要
输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。

虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。

90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。

科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。

在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互
联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的
可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。

数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。

有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
还有的图表可以被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类图表拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手
段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。

说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还
是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他
形式下不易发掘的事物。

我通过翻译这系列的文章，为数据可视化的创造力所折服，也为其所能诞生和发展的背景环境所感叹。希望国内能有更多的跨领域人才的教育背景，能有发展实验性项目的环境，设计师们能拥有更多的创造力和专业素养，永远保持好奇心和敏感。

『叁』 数据可视化的图像都是通过什么方法做出来的，为什么做

数据来可视化主要旨在借自助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

『肆』 什么是数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

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『伍』 数据可视化是怎样创造出来的

数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。

数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。

而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。

但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。

面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。

可能要经历包括数据采集、 数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。

所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。

『陆』 当大数据满足数据可视化时，如何使数据变得

如今，数据科学家可以使用数据可视化来使他们的信息更具可操作性插图、图表、图表和电子表格可以把枯燥的报告变成有启发性的内容，更容易收集洞察力和可操作的结果。

幸运的是，现代技术(从笔记本电脑到智能手机)拥有各种可用应用程序，使可视化变得前所未有的简单。

因此，社会越来越熟悉数据可视化及其对数据分析和可操作性的有益影响。

描述各种数据的最佳方法

分析的力量很大程度上取决于数据的呈现。数据可视化的最佳形式提供了有用的见解，而差劲的努力可能会分散可操作的洞察力。

实施一个好的做法是使用整数。例如，不是在图的y轴上有10,000,000和15,000,000，而是使用10和15来代替，而在这些数字旁边说明它是以百万为单位。这是一个实用的策略，可以使数据更快地理解，从而提高其可操作性。

另外，为数据提供场景总是谨慎的，将度量与设定目标进行比较总是谨慎的。颜色编码度量标准是一种很好的方式，可以在其数值超过目标(绿色)，低于目标(红色)或介于两者之间(黄色)时简明展示。

当人们选择视觉时，记住自己的目标是至关重要的。如果人们打算展示两个或更多变量之间的关系，采用折线图是有意义的，因为它们会随着时间的推移跟踪变化。

条形图可用于比较不同类别的数量，而气泡图显示三点数据的联合变化。它可能需要一些采用各种数据可视化方法来确定最适合的分析。

可视化和理解可操作数据

当可视化技术被合并时，可操作的数据往往更为普遍。这是因为数据可视化可以同时呈现整个视野，在处理非结构化数据时这可能是最终的节省时间。

正确的可视化数据使得挑选关键细节变得相当容易。数据可视化可通过简化流程并提供将可操作数据与不相关数据分离的场景来帮助快速获得答案。可视化可从数据中释放更多价值。

数据可视化也有助于团队合作解决问题。而可视化的数据可以帮助一些团队成员，其他人可能会花遇大量时间或没有时间筛选所有不必要的数据。可视化可以通过明确定义可操作的数据和相关度量来帮助每个人。

避免数据可视化错误

艺术和美丽的可视化可以有一个令人振奋的因素。但是，仍有可能无法有效地呈现信息。在有效的数据表示中使用颜色和醒目的设计是一个错误，可能会使项目失控。

因此，从数据可视化中移除噪声至关重要。摆脱不相干的功能，如过度标签，过多的背景或网格线。记住数据墨水比率，努力避免在不增加分析价值的情况下减少空白的元素。

始终注意潜在的数据不当行为和误导数据。透明的错误信息有可能导致创建非零基线，误导的色彩，图表不完整，以及与标准实践存在偏差。有用的数据可视化依赖于简单性，与用户需求和准确场景的关系。

避免使用像3D一样的独特效果的饼图和图表也是明智的做法。这些类型的图表会严重影响分析尺寸和长度的能力，从而导致数据分析中潜在的有害偏见。

在某些情况下，饼图可以证明是有用的，就像四个数据点通常具有可比性时一样，尽管通常有一个理想的解决方案，但视觉偏差的可能性较小。

数据可视化的有效使用可以真正获得真正有用的信息。使用它可以让企业业务获得成功，从而发挥最大的优势。

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『柒』 数据可视化，具体是怎么实现的什么公司行啊

可以找北京四度科技啊，帮助企业构建自己的数据体系，提供的数据中台产品和实施经验，能帮助企业在现有大数据平台的基础上，构建一个完整的数据中台，帮助企业规划大数据平台的发展方向和数据资产的管理

『捌』 什么是可视化数据可视化怎么做啊

数据可视化，是抄关于数据视袭觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

『玖』 什么是数据可视化

数据可视化（ Data Visualization ）起源于18世纪，William Playfair 在他出版的书籍《 The
Commercial and Political Atlas
》中第一次使用了柱形图和折线图。当时是为了表示国家的进出口量，在今天依然这么使用。19世纪初，他出版了《 Statistical
Breviary
》一书，里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最常用的最著名的可视化图形。19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队
的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE
Information Visualization
正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立[1]。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。

数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得能够明确地、有效地传递信息。
比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等能够有更好更快的认识。经过可视化之后的数据能够加深人对于数据的理解和记忆。

『拾』 如何做数据可视化的效果

可以借助数据可来视化分析软源件呀。如果数据太多，不好好的做数据可视化分析根本无法判断好坏；没有达到数据可视化的话，很多问题容易被隐藏。数据可视化分析一般通过仪表盘、柱状图、折线图以及各类图表的展现，以更易理解的方式来诠释数据之间的复杂关系和发展趋势，以便更好地利用数据分析结果。——奥 威 BI 好 用
可以看看