什麼方法可將流動可視化

① 可視化是什麼意思

可視化（Visualization）是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，並進行交互處理的理論、方法和技術。

它涉及到計算機圖形學、圖像處理、計算機視覺、計算機輔助設計等多個領域，成為研究數據表示、數據處理、決策分析等一系列問題的綜合技術。

數據可視化優點：

1.接受更快

人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。

2.增強互動

數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。

3.強化關聯

數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。

② 常見的數據可視化方法有哪些

1、時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

2、多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

3、分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

4、網路

在網路中展示數據間的關系，它是一種常見的展示大數據量的方法，結構較為復雜。

③ 數據可視化的基本流程

作者 | 向倩文

來源 | 數據產品手記

大多數人對數據可視化的第一印象，可能就是各種圖形，比如Excel圖表模塊中的柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點圖等等，就不一一列舉了。以上所述，只是數據可視化的具體體現，但是數據可視化卻不止於此。

數據可視化不是簡單的視覺映射，而是一個以數據流向為主線的一個完整流程，主要包括數據採集、數據處理和變換、可視化映射、用戶交互和用戶感知。一個完整的可視化過程，可以看成數據流經過一系列處理模塊並得到轉化的過程，用戶通過可視化交互從可視化映射後的結果中獲取知識和靈感。

圖1 可視化的基本流程圖

可視化主流程的各模塊之間，並不僅僅是單純的線性連接，而是任意兩個模塊之間都存在聯系。例如，數據採集、數據處理和變換、可視化編碼和人機交互方式的不同，都會產生新的可視化結果，用戶通過對新的可視化結果的感知，從而又會有新的知識和靈感的產生。

下面，對數據可視化主流程中的幾個關鍵步驟進行說明。

01

數據採集

數據採集是數據分析和可視化的第一步，俗話說「巧婦難為無米之炊」，數據採集的方法和質量，很大程度上就決定了數據可視化的最終效果。

數據採集的分類方法有很多，從數據的來源來看，可以分為內部數據採集和外部數據採集。

1.內部數據採集：

指的是採集企業內部經營活動的數據，通常數據來源於業務資料庫，如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數據、APP的使用情況，還需要一部分行為日誌數據，這個時候就需要用「埋點」這種方法來進行APP或Web的數據採集。

2.外部數據採集：

指的數通過一些方法獲取企業外部的一些數據，具體目的包括，獲取競品的數據、獲取官方機構官網公布的一些行業數據等。獲取外部數據，通常採用的數據採集方法為「網路爬蟲」。

以上的兩類數據採集方法得來的數據，都是二手數據。通過調查和實驗採集數據，屬於一手數據，在市場調研和科學研究實驗中比較常用，不在此次探討范圍之內。

02

數據處理和變換

數據處理和數據變換，是進行數據可視化的前提條件，包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。

一方面，通過前期的數據採集得到的數據，不可避免的含有雜訊和誤差，數據質量較低；另一方面，數據的特徵、模式往往隱藏在海量的數據中，需要進一步的數據挖掘才能提取出來。

常見的數據質量問題包括：

1.數據收集錯誤，遺漏了數據對象，或者包含了本不應包含的其他數據對象。

2.數據中的離群點，即不同於數據集中其他大部分數據對象特徵的數據對象。

3.存在遺漏值，數據對象的一個或多個屬性值缺失，導致數據收集不全。

4.數據不一致，收集到的數據明顯不合常理，或者多個屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負數，或者所填的郵政編碼和城市之間並沒有對應關系。

5.重復值的存在，數據集中包含完全重復或幾乎重復的數據。

正是因為有以上問題的存在，直接拿採集的數據進行分析or可視化，得出的結論往往會誤導用戶做出錯誤的決策。因此，對採集到的原始數據進行數據清洗和規范化，是數據可視化流程中不可缺少的一環。

數據可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術解決了在二維平面顯示三維物體的問題。

但是在大數據時代，我們所採集到的數據通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。如何從高維、海量、多樣化的數據中，挖掘有價值的信息來支持決策，除了需要對數據進行清洗、去除雜訊之外，還需要依據業務目的對數據進行二次處理。

常用的數據處理方法包括：降維、數據聚類和切分、抽樣等統計學和機器學習中的方法。

03

可視化映射

對數據進行清洗、去噪，並按照業務目的進行數據處理之後，接下來就到了可視化映射環節。可視化映射是整個數據可視化流程的核心，是指將處理後的數據信息映射成可視化元素的過程。

可視化元素由3部分組成：可視化空間+標記+視覺通道

1.可視化空間

數據可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環形圖、3D地圖等。

圖2 可視化空間示例

2.標記

標記，是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來代表數據屬性的歸類。

根據空間自由度的差別，標記可以分為點、線、面、體，分別具有零自由度、一維、二維、三維自由度。如我們常見的散點圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別採用了點、線、面、體這四種不同類型的標記。

圖3 標記類型示例

3.視覺通道

數據屬性的值到標記的視覺呈現參數的映射，叫做視覺通道，通常用於展示數據屬性的定量信息。

常用的視覺通道包括：標記的位置、大小（長度、面積、體積...）、形狀（三角形、圓、立方體...）、方向、顏色（色調、飽和度、亮度、透明度...）等。

圖3中的四個圖形示例，就很好的利用了位置、大小、顏色等視覺通道來進行數據信息的可視化呈現。

「標記」、「視覺通道」是可視化編碼元素的兩個方面，兩者的結合，可以完整的將數據信息進行可視化表達，從而完成可視化映射這一過程。

關於可視化編碼元素的優先順序，以及如何根據數據的特徵選擇合適的可視化表達，下次會專題來分享下。

04

人機交互

可視化的目的，是為了反映數據的數值、特徵和模式，以更加直觀、易於理解的方式，將數據背後的信息呈現給目標用戶，輔助其作出正確的決策。

但是通常，我們面對的數據是復雜的，數據所蘊含的信息是豐富的。

如果在可視化圖形中，將所有的信息不經過組織和篩選，全部機械的擺放出來，不僅會讓整個頁面顯得特別臃腫和混亂，缺乏美感；而且模糊了重點，分散用戶的注意力，降低用戶單位時間獲取信息的能力。

常見的交互方式包括：

1.滾動和縮放：當數據在當前解析度的設備上無法完整展示時，滾動和縮放是一種非常有效的交互方式，比如地圖、折線圖的信息細節等。但是，滾動與縮放的具體效果，除了與頁面布局有關系外，還與具體的顯示設備有關。

2.顏色映射的控制：一些可視化的開源工具，會提供調色板，如D3。用戶可以根據自己的喜好，去進行可視化圖形顏色的配置。這個在自助分析等平台型工具中，會相對多一點，但是對一些自研的可視化產品中，一般有專業的設計師來負責這項工作，從而使可視化的視覺傳達具有美感。

3.數據映射方式的控制：這個是指用戶對數據可視化映射元素的選擇，一般一個數據集，是具有多組特徵的，提供靈活的數據映射方式給用戶，可以方便用戶按照自己感興趣的維度去探索數據背後的信息。這個在常用的可視化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。

4.數據細節層次控制：比如隱藏數據細節，hover或點擊才出現。

05

用戶感知

可視化的結果，只有被用戶感知之後，才可以轉化為知識和靈感。

用戶在感知過程，除了被動接受可視化的圖形之外，還通過與可視化各模塊之間的交互，主動獲取信息。

如何讓用戶更好的感知可視化的結果，將結果轉化為有價值的信息用來指導決策，這個裡面涉及到的影響因素太多了，心理學、統計學、人機交互等多個學科的知識。

學習之路漫漫，一直在路上， 我們會持續分享數據可視化領域的知識，記得持續follow我們喲！

④ 將數據進行數據可視化展現

對於數據可視化，作為藝術類學生來說都不陌生，而且近年來以圖像作為傳播媒介的趨勢下，用圖像說話的能力逐漸成為設計師和建築師的必備能力。但是在實際操作的過程中，更多的學生還是停留在用ppt自帶的柱狀圖、餅形圖畫圖。

其實數據可視化是一個完全可以量化的技術。

對於這一理論，有學者解釋說,我們使用的表達式來描述時間的經歷的方法其實更多的是「容器」和「移動對象」的概念。時間的衡量我們通常會分解成一個既有的對象或目的等，走向我們所花費的時長。對於建築學來說，特定的時間段所在場域中發生的行為，正好是承載我們設計方案的根源。

所以對於建築學的學生來說，分析圖為什麼不會畫，其實是對自己調研的內容和數據沒有一個本質的分析。這也是導致大家的圖面過於單一，前期調研的內容與實際設計方案斷層的主要原因之一。熟練運用這些邏輯來分析才是畫好分析圖的關鍵。

⑤ 如何實現大數據可視化

數據可視化指的是，通過商業智能BI以圖形化手段為基礎，將復雜、抽象和難以理解的數據用圖表進行表達，清晰有效地傳達信息。數據可視化是商業智能BI數據分析的延伸，分析人員藉助統計分析方法，將數據轉化為信息，然後進行可視化展現。

數據可視化-派可數據商業智能BI

在商業智能BI中，數據可視化能分別為PC、移動端、大屏製作可視化報表，只需拖拉拽就能完成數據可視化分析，製作可視化報表，還擁有詳細的用戶許可權設置功能保護數據安全。

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⑥ 海洋標量場網路動態可視化

5.3.2.1 海洋標量場網路動態可視化需求

由於海洋數據具有空間分布和時空過程的特點，用戶進行標量場可視化時，需要的數據要從不同位置的伺服器上獲取，根據不同的可視化目的，用戶需要以下幾種可視化類型。

5.3.2.1.1 同一時間，不同來源、不同區域的海洋標量場數據快速可視化

我國海洋面積廣闊，要獲得整個海域的數據，需要很多部門的配合，因此要進行整個海域范圍內的標量場數據可視化表達，要從不同地點的伺服器獲得同一時間，相應區域的數據，然後將這些數據疊加拼接後進行整個海洋范圍的可視化，這就需要將各個海洋單位發布的數據進行 「一站式」的集成，使用戶可以進行可視化數據的選擇，用選擇的各個區域的數據組成整個海域的圖像來表達海洋某個要素的空間分布情況。

5.3.2.1.2 同一區域，不同時間、不同來源海洋標量場數據時空過程快速可視化

海洋數據具有時空過程特性，需要對某一區域的海洋標量數據進行時空過程的可視化表達，來表現海洋現象的時空變化規律，這一區域的數據可能分布在不同的伺服器上，每個伺服器上的數據具有不同的時間范圍，在進行這一區域的時空過程可視化時就需要把從這些地理位置不同的數據伺服器獲取不同時間范圍的數據，來組成用戶需要的時間范圍的數據，進行此區域時空過程的可視化。這些不同位置的數據服務需要通過網格環境進行組織、管理和調度，以方便數據的獲取。

5.3.2.1.3 相同時間范圍，不同區域、不同來源的海洋標量場時空過程快速可視化

為了對不同區域的相同時間范圍內海洋標量場數據進行時空過程的對比分析，分別需要獲得不同區域相同時間范圍內的數據，這些數據分別來自不同單位發布的數據服務，用戶要從數據注冊網站查找這些范圍的數據，在系統中分別選擇符合需要的時空過程可視化方法進行數據的可視化表達，然後對兩個區域的可視化過程進行對比，獲得兩個區域時空過程的差別。

5.3.2.1.4 利用不同來源的數據進行海洋模型分析數據的可視化

在海洋數據使用中，用戶非常關注的一個需求就是能利用網路上的海洋分析模型和自己的海洋數據進行數據分析，這些海洋模型使用海洋專題應用系統發布在網路上，供用戶使用，由於用戶需要使用自己的數據，需要將這些數據上傳到海洋專題應用伺服器進行數據處理，數據處理後的結果需要可視化的表達給用戶，以觀察用戶數據的特徵。如: 在海洋專題應用伺服器中可能發布了海洋表面溫度的等值線生成模型，用戶需要根據自己擁有的海洋表面溫度數據生成等值線，這樣用戶就需要把數據上傳到伺服器，然後通過伺服器的分析，產生可視化的等溫線結果，並可以將這一結果從伺服器上下載。

5.3.2.2 海洋標量場信息網路動態可視化實現方法

在通過 WebGIS 發布地理信息時，一般只是提供一些地圖漫遊、查詢等基本的 GIS 功能，滿足用戶實際的空間分析需求，但由於海洋數據具有時空過程特性，因此海洋數據的網路可視化表達就不能只是單純地進行數據的查詢和地圖的瀏覽，重點應該表現海洋數據的時空變化過程，使用戶可以藉助這些時空變化過程發現海洋現象的規律，根據前人在海洋時空過程可視化表達中應用的方法，對研究對象在歐幾里德空間中的不同維數來進行分類: 零維的點、一維的線、二維的面，並結合海洋時空過程特點，應用點過程、線過程、面過程概念進行海洋標量場數據時空過程的可視化表達，為用戶提供海洋標量場信息服務。

5.3.2.2.1 點過程可視化

點過程可視化是針對空間中的點對象，表現某一固定點位上的海洋要素值隨時間變化的動態過程，以過程曲線形式表示，以時間維作為橫坐標，海洋要素值為縱坐標。

由於採用網格環境組織數據，所以選擇的時間過程的數據可能來源於分布在不同地點的數據源，這些分布式的數據伺服器將請求的數據返回給海洋專題應用伺服器，進行組織來表達海洋現象的點過程。

點過程可視化功能實現的流程如圖 5.10 所示: 用戶先通過網格服務管理中心查詢載入海洋標量場數據服務，並選擇時空過程可視化的時間范圍，然後向海洋專題應用伺服器發送點過程請求，海洋專題應用伺服器向數據伺服器發送數據請求，根據用戶請求的時間范圍對各圖層求出該點的數據，由於是對柵格數據進行操作，所以這里的查詢更加的復雜，需要開發一個標準的 Web 服務配合 ArcGIS Server 的數據服務向海洋專題應用伺服器提供數據，獲得的數據返回給海洋專題應用伺服器，由點過程服務功能來組織這些返回的數據進行點過程的可視化表達。

5.3.2.2.2 線過程可視化

線過程可視化是以線狀目標為研究對象，在此畫的線相當於在海洋中的一條測量路徑，一般沿著海洋現象的變化軌跡進行測量，所表現的是一條線上各點的物理值隨著時間的變化而變化的過程。線過程表示方法是用橫坐標表示線上點的位置，用縱坐標表示物理值的大小，每條線表示一段時間內海洋現象的線形軌跡上測量值的變化。

線過程可視化的流程和點過程類似，返回的數據為多條曲線，每條曲線代表一個時間的曲線上標量場數據值的變化，線過程可視化的數據獲取是求出與線相交的柵格的屬性值，如圖 5.11 所示。

圖 5.10 點過程可視化流程

圖 5.11 線過程數據獲取

5.3.2.2.3 面過程可視化

面過程可視化以面狀目標為研究對象，用不同的顏色相應表示面上各點的物理值，那麼每一時刻該面上都有一個狀態與之對應，將這些按時間序列由物理屬性數據生成的圖像通過應用程序處理後產生動畫。這樣便可以動態的表現面狀目標上物理值隨著時間的變化過程。

在網路環境下，進行面過程的可視化，有兩種方法: 一種是通過客戶端選擇的時間和空間范圍，向伺服器端發送數據請求，得到數據後，通過網路圖像組件可以將得到的各時間的圖像數據組成 GIF 動畫文件返回給客戶端，達到海洋標量場面過程可視化的目的; 另一種方法是根據客戶端選擇的時間或空間范圍，向伺服器端發送數據請求，然後將所有圖片放入客戶端的緩存當中，通過客戶端的 JS 函數進行循環播放，來實現面過程的可視化。由於第二種方法不需要在伺服器端進行 GIF 圖片生成，並且數據處於客戶端緩沖當中，可以加快數據的顯示速度，所以本研究採用第二種方法進行面過程的可視化，這樣將分布在網格環境中的伺服器端的圖像數據發送到客戶端經過客戶端的組織進行循環可視更加的簡單，而且能保證速度。面過程的顯示非常直觀，人們可以很容易的通過面過程的顯示重現該面上的物理值變化過程，並從中可以發現一些規律。

面過程可視化的流程與點過程的流程大體相似，獲取的數據為各個時間的海洋標量場圖像數據，通過 URL 返回給客戶端。

⑦ 數據可視化的交互技術有哪些

一、常用的數據可視化技術
數據可視化技術在應用過程中，多數非技術驅動，而是目標驅動。如圖顯示了目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。
按目標分類的常用數據可視化方法
1、對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。
2、分布。查看數據分布特徵，是數據可視化最為常用的場景之一。
3、組成。查看數據靜態或動態組成。
4、關系。查看變數之間的相關性，這常常用於結合統計學相關性分析方法，通過視覺結合使用者專業知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。
大規模數據可視化一般認為是處理數據規模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展，大規模數據可視化經過了大量研究，重點介紹其中的並行可視化和原位(in situ)可視化。
(1)並行可視化
並行可視化通常包括3種並行處理模式，分別是任務並行、流水線並行、數據並行。
任務並行將可視化過程分為獨立的子任務，同時運行的子任務之間不存在數據依賴。
流水線並行採用流式讀取數據片段，將可視化過程分為多個階段，計算機並行執行各個階段加速處理過程。
數據並行是一種「單程序多數據」方式，將數據劃分為多個子集，然後以子集為粒度並行執行程序處理不同的數據子集。
(2)原位可視化
數值模擬過程中生成可視化，用於緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。根據輸出不同，原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特徵。
輸出為圖像的原位可視化，在數值模擬過程中，將數據映射為可視化，並保存為圖像。
輸出為分布數據的原位可視化，根據使用者定義的統計指標，在數值模擬過程中計算統計指標並保存，後續進行統計數據可視化；
輸出為壓縮數據的原位可視化採用壓縮演算法降低數值模擬數據輸出規模，將壓縮數據作為後續可視化處理的輸入；
輸出為特徵的原位可視化採用特徵提取方法，在數值模擬過程中提取特徵並保存，將特徵數據作為後續可視化處理的輸入。
（3）時序數據可視化
時序數據可視化是幫助人類通過數據的視角觀察過去，預測未來，例如建立預測模型，進行預測性分析和用戶行為分析。
面積圖可顯示某時間段內量化數值的變化和發展，最常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變數設置為時間，或者把數據變數隨時間的變化製成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具。
甘特圖通常用作項目管理的組織工具，熱圖通過色彩變化來顯示數據，直方圖適合用來顯示在連續間隔或特定時間段內的數據分布。
折線圖用於在連續間隔或時間跨度上顯示定量數值，最常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制於極坐標系之上，適用於周期性時序數據。OHLC圖通常用作交易工具。
螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基於時間的數據。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同，但它能同時顯示多個數據系列。量化波形圖可顯示不同類別的數據隨著時間的變化。
另外，具有空間位置信息的時序數據，常常將上述可視化方法地圖結合，例如軌跡圖。

⑧ 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：