什么方法可将流动可视化

① 可视化是什么意思

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成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。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

数据可视化优点：

1.接受更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。

2.增强互动

数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。

3.强化关联

数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

② 常见的数据可视化方法有哪些

1、时态

时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。

2、多维

可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

3、分层

分层方法用于呈现多组数据。这些数据可视化通常展示的是大群体里面的小群体。分层数据可视化的例子包括一个树形图，可以显示语言组。

4、网络

在网络中展示数据间的关系，它是一种常见的展示大数据量的方法，结构较为复杂。

③ 数据可视化的基本流程

作者 | 向倩文

来源 | 数据产品手记

大多数人对数据可视化的第一印象，可能就是各种图形，比如Excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等，就不一一列举了。以上所述，只是数据可视化的具体体现，但是数据可视化却不止于此。

数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。

图1 可视化的基本流程图

可视化主流程的各模块之间，并不仅仅是单纯的线性连接，而是任意两个模块之间都存在联系。例如，数据采集、数据处理和变换、可视化编码和人机交互方式的不同，都会产生新的可视化结果，用户通过对新的可视化结果的感知，从而又会有新的知识和灵感的产生。

下面，对数据可视化主流程中的几个关键步骤进行说明。

01

数据采集

数据采集是数据分析和可视化的第一步，俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的最终效果。

数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看，可以分为内部数据采集和外部数据采集。

1.内部数据采集：

指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用“埋点”这种方法来进行APP或Web的数据采集。

2.外部数据采集：

指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据，具体目的包括，获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据，通常采用的数据采集方法为“网络爬虫”。

以上的两类数据采集方法得来的数据，都是二手数据。通过调查和实验采集数据，属于一手数据，在市场调研和科学研究实验中比较常用，不在此次探讨范围之内。

02

数据处理和变换

数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。

一方面，通过前期的数据采集得到的数据，不可避免的含有噪声和误差，数据质量较低；另一方面，数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进一步的数据挖掘才能提取出来。

常见的数据质量问题包括：

1.数据收集错误，遗漏了数据对象，或者包含了本不应包含的其他数据对象。

2.数据中的离群点，即不同于数据集中其他大部分数据对象特征的数据对象。

3.存在遗漏值，数据对象的一个或多个属性值缺失，导致数据收集不全。

4.数据不一致，收集到的数据明显不合常理，或者多个属性值之间互相矛盾。例如，体重是负数，或者所填的邮政编码和城市之间并没有对应关系。

5.重复值的存在，数据集中包含完全重复或几乎重复的数据。

正是因为有以上问题的存在，直接拿采集的数据进行分析or可视化，得出的结论往往会误导用户做出错误的决策。因此，对采集到的原始数据进行数据清洗和规范化，是数据可视化流程中不可缺少的一环。

数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。

但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。

常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。

03

可视化映射

对数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，接下来就到了可视化映射环节。可视化映射是整个数据可视化流程的核心，是指将处理后的数据信息映射成可视化元素的过程。

可视化元素由3部分组成：可视化空间+标记+视觉通道

1.可视化空间

数据可视化的显示空间，通常是二维。三维物体的可视化，通过图形绘制技术，解决了在二维平面显示的问题，如3D环形图、3D地图等。

图2 可视化空间示例

2.标记

标记，是数据属性到可视化几何图形元素的映射，用来代表数据属性的归类。

根据空间自由度的差别，标记可以分为点、线、面、体，分别具有零自由度、一维、二维、三维自由度。如我们常见的散点图、折线图、矩形树图、三维柱状图，分别采用了点、线、面、体这四种不同类型的标记。

图3 标记类型示例

3.视觉通道

数据属性的值到标记的视觉呈现参数的映射，叫做视觉通道，通常用于展示数据属性的定量信息。

常用的视觉通道包括：标记的位置、大小（长度、面积、体积...）、形状（三角形、圆、立方体...）、方向、颜色（色调、饱和度、亮度、透明度...）等。

图3中的四个图形示例，就很好的利用了位置、大小、颜色等视觉通道来进行数据信息的可视化呈现。

“标记”、“视觉通道”是可视化编码元素的两个方面，两者的结合，可以完整的将数据信息进行可视化表达，从而完成可视化映射这一过程。

关于可视化编码元素的优先级，以及如何根据数据的特征选择合适的可视化表达，下次会专题来分享下。

04

人机交互

可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以更加直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策。

但是通常，我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。

如果在可视化图形中，将所有的信息不经过组织和筛选，全部机械的摆放出来，不仅会让整个页面显得特别臃肿和混乱，缺乏美感；而且模糊了重点，分散用户的注意力，降低用户单位时间获取信息的能力。

常见的交互方式包括：

1.滚动和缩放：当数据在当前分辨率的设备上无法完整展示时，滚动和缩放是一种非常有效的交互方式，比如地图、折线图的信息细节等。但是，滚动与缩放的具体效果，除了与页面布局有关系外，还与具体的显示设备有关。

2.颜色映射的控制：一些可视化的开源工具，会提供调色板，如D3。用户可以根据自己的喜好，去进行可视化图形颜色的配置。这个在自助分析等平台型工具中，会相对多一点，但是对一些自研的可视化产品中，一般有专业的设计师来负责这项工作，从而使可视化的视觉传达具有美感。

3.数据映射方式的控制：这个是指用户对数据可视化映射元素的选择，一般一个数据集，是具有多组特征的，提供灵活的数据映射方式给用户，可以方便用户按照自己感兴趣的维度去探索数据背后的信息。这个在常用的可视化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。

4.数据细节层次控制：比如隐藏数据细节，hover或点击才出现。

05

用户感知

可视化的结果，只有被用户感知之后，才可以转化为知识和灵感。

用户在感知过程，除了被动接受可视化的图形之外，还通过与可视化各模块之间的交互，主动获取信息。

如何让用户更好的感知可视化的结果，将结果转化为有价值的信息用来指导决策，这个里面涉及到的影响因素太多了，心理学、统计学、人机交互等多个学科的知识。

学习之路漫漫，一直在路上， 我们会持续分享数据可视化领域的知识，记得持续follow我们哟！

④ 将数据进行数据可视化展现

对于数据可视化，作为艺术类学生来说都不陌生，而且近年来以图像作为传播媒介的趋势下，用图像说话的能力逐渐成为设计师和建筑师的必备能力。但是在实际操作的过程中，更多的学生还是停留在用ppt自带的柱状图、饼形图画图。

其实数据可视化是一个完全可以量化的技术。

对于这一理论，有学者解释说,我们使用的表达式来描述时间的经历的方法其实更多的是“容器”和“移动对象”的概念。时间的衡量我们通常会分解成一个既有的对象或目的等，走向我们所花费的时长。对于建筑学来说，特定的时间段所在场域中发生的行为，正好是承载我们设计方案的根源。

所以对于建筑学的学生来说，分析图为什么不会画，其实是对自己调研的内容和数据没有一个本质的分析。这也是导致大家的图面过于单一，前期调研的内容与实际设计方案断层的主要原因之一。熟练运用这些逻辑来分析才是画好分析图的关键。

⑤ 如何实现大数据可视化

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

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在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

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⑥ 海洋标量场网络动态可视化

5.3.2.1 海洋标量场网络动态可视化需求

由于海洋数据具有空间分布和时空过程的特点，用户进行标量场可视化时，需要的数据要从不同位置的服务器上获取，根据不同的可视化目的，用户需要以下几种可视化类型。

5.3.2.1.1 同一时间，不同来源、不同区域的海洋标量场数据快速可视化

我国海洋面积广阔，要获得整个海域的数据，需要很多部门的配合，因此要进行整个海域范围内的标量场数据可视化表达，要从不同地点的服务器获得同一时间，相应区域的数据，然后将这些数据叠加拼接后进行整个海洋范围的可视化，这就需要将各个海洋单位发布的数据进行 “一站式”的集成，使用户可以进行可视化数据的选择，用选择的各个区域的数据组成整个海域的图像来表达海洋某个要素的空间分布情况。

5.3.2.1.2 同一区域，不同时间、不同来源海洋标量场数据时空过程快速可视化

海洋数据具有时空过程特性，需要对某一区域的海洋标量数据进行时空过程的可视化表达，来表现海洋现象的时空变化规律，这一区域的数据可能分布在不同的服务器上，每个服务器上的数据具有不同的时间范围，在进行这一区域的时空过程可视化时就需要把从这些地理位置不同的数据服务器获取不同时间范围的数据，来组成用户需要的时间范围的数据，进行此区域时空过程的可视化。这些不同位置的数据服务需要通过网格环境进行组织、管理和调度，以方便数据的获取。

5.3.2.1.3 相同时间范围，不同区域、不同来源的海洋标量场时空过程快速可视化

为了对不同区域的相同时间范围内海洋标量场数据进行时空过程的对比分析，分别需要获得不同区域相同时间范围内的数据，这些数据分别来自不同单位发布的数据服务，用户要从数据注册网站查找这些范围的数据，在系统中分别选择符合需要的时空过程可视化方法进行数据的可视化表达，然后对两个区域的可视化过程进行对比，获得两个区域时空过程的差别。

5.3.2.1.4 利用不同来源的数据进行海洋模型分析数据的可视化

在海洋数据使用中，用户非常关注的一个需求就是能利用网络上的海洋分析模型和自己的海洋数据进行数据分析，这些海洋模型使用海洋专题应用系统发布在网络上，供用户使用，由于用户需要使用自己的数据，需要将这些数据上传到海洋专题应用服务器进行数据处理，数据处理后的结果需要可视化的表达给用户，以观察用户数据的特征。如: 在海洋专题应用服务器中可能发布了海洋表面温度的等值线生成模型，用户需要根据自己拥有的海洋表面温度数据生成等值线，这样用户就需要把数据上传到服务器，然后通过服务器的分析，产生可视化的等温线结果，并可以将这一结果从服务器上下载。

5.3.2.2 海洋标量场信息网络动态可视化实现方法

在通过 WebGIS 发布地理信息时，一般只是提供一些地图漫游、查询等基本的 GIS 功能，满足用户实际的空间分析需求，但由于海洋数据具有时空过程特性，因此海洋数据的网络可视化表达就不能只是单纯地进行数据的查询和地图的浏览，重点应该表现海洋数据的时空变化过程，使用户可以借助这些时空变化过程发现海洋现象的规律，根据前人在海洋时空过程可视化表达中应用的方法，对研究对象在欧几里德空间中的不同维数来进行分类: 零维的点、一维的线、二维的面，并结合海洋时空过程特点，应用点过程、线过程、面过程概念进行海洋标量场数据时空过程的可视化表达，为用户提供海洋标量场信息服务。

5.3.2.2.1 点过程可视化

点过程可视化是针对空间中的点对象，表现某一固定点位上的海洋要素值随时间变化的动态过程，以过程曲线形式表示，以时间维作为横坐标，海洋要素值为纵坐标。

由于采用网格环境组织数据，所以选择的时间过程的数据可能来源于分布在不同地点的数据源，这些分布式的数据服务器将请求的数据返回给海洋专题应用服务器，进行组织来表达海洋现象的点过程。

点过程可视化功能实现的流程如图 5.10 所示: 用户先通过网格服务管理中心查询加载海洋标量场数据服务，并选择时空过程可视化的时间范围，然后向海洋专题应用服务器发送点过程请求，海洋专题应用服务器向数据服务器发送数据请求，根据用户请求的时间范围对各图层求出该点的数据，由于是对栅格数据进行操作，所以这里的查询更加的复杂，需要开发一个标准的 Web 服务配合 ArcGIS Server 的数据服务向海洋专题应用服务器提供数据，获得的数据返回给海洋专题应用服务器，由点过程服务功能来组织这些返回的数据进行点过程的可视化表达。

5.3.2.2.2 线过程可视化

线过程可视化是以线状目标为研究对象，在此画的线相当于在海洋中的一条测量路径，一般沿着海洋现象的变化轨迹进行测量，所表现的是一条线上各点的物理值随着时间的变化而变化的过程。线过程表示方法是用横坐标表示线上点的位置，用纵坐标表示物理值的大小，每条线表示一段时间内海洋现象的线形轨迹上测量值的变化。

线过程可视化的流程和点过程类似，返回的数据为多条曲线，每条曲线代表一个时间的曲线上标量场数据值的变化，线过程可视化的数据获取是求出与线相交的栅格的属性值，如图 5.11 所示。

图 5.10 点过程可视化流程

图 5.11 线过程数据获取

5.3.2.2.3 面过程可视化

面过程可视化以面状目标为研究对象，用不同的颜色相应表示面上各点的物理值，那么每一时刻该面上都有一个状态与之对应，将这些按时间序列由物理属性数据生成的图像通过应用程序处理后产生动画。这样便可以动态的表现面状目标上物理值随着时间的变化过程。

在网络环境下，进行面过程的可视化，有两种方法: 一种是通过客户端选择的时间和空间范围，向服务器端发送数据请求，得到数据后，通过网络图像组件可以将得到的各时间的图像数据组成 GIF 动画文件返回给客户端，达到海洋标量场面过程可视化的目的; 另一种方法是根据客户端选择的时间或空间范围，向服务器端发送数据请求，然后将所有图片放入客户端的缓存当中，通过客户端的 JS 函数进行循环播放，来实现面过程的可视化。由于第二种方法不需要在服务器端进行 GIF 图片生成，并且数据处于客户端缓冲当中，可以加快数据的显示速度，所以本研究采用第二种方法进行面过程的可视化，这样将分布在网格环境中的服务器端的图像数据发送到客户端经过客户端的组织进行循环可视更加的简单，而且能保证速度。面过程的显示非常直观，人们可以很容易的通过面过程的显示重现该面上的物理值变化过程，并从中可以发现一些规律。

面过程可视化的流程与点过程的流程大体相似，获取的数据为各个时间的海洋标量场图像数据，通过 URL 返回给客户端。

⑦ 数据可视化的交互技术有哪些

一、常用的数据可视化技术
数据可视化技术在应用过程中，多数非技术驱动，而是目标驱动。如图显示了目前业界广泛使用的根据目标分类的数据可视化方法，数据可视化目标抽象为对比、分布、组成以及关系。
按目标分类的常用数据可视化方法
1、对比。比较不同元素之间或不同时刻之间的值。
2、分布。查看数据分布特征，是数据可视化最为常用的场景之一。
3、组成。查看数据静态或动态组成。
4、关系。查看变量之间的相关性，这常常用于结合统计学相关性分析方法，通过视觉结合使用者专业知识与场景需求判断多个因素之间的影响关系。
大规模数据可视化一般认为是处理数据规模达到TB或PB级别的数据。经过数十年的发展，大规模数据可视化经过了大量研究，重点介绍其中的并行可视化和原位(in situ)可视化。
(1)并行可视化
并行可视化通常包括3种并行处理模式，分别是任务并行、流水线并行、数据并行。
任务并行将可视化过程分为独立的子任务，同时运行的子任务之间不存在数据依赖。
流水线并行采用流式读取数据片段，将可视化过程分为多个阶段，计算机并行执行各个阶段加速处理过程。
数据并行是一种“单程序多数据”方式，将数据划分为多个子集，然后以子集为粒度并行执行程序处理不同的数据子集。
(2)原位可视化
数值模拟过程中生成可视化，用于缓解大规模数值模拟输出瓶颈。根据输出不同，原位可视化分为图像、分布、压缩与特征。
输出为图像的原位可视化，在数值模拟过程中，将数据映射为可视化，并保存为图像。
输出为分布数据的原位可视化，根据使用者定义的统计指标，在数值模拟过程中计算统计指标并保存，后续进行统计数据可视化；
输出为压缩数据的原位可视化采用压缩算法降低数值模拟数据输出规模，将压缩数据作为后续可视化处理的输入；
输出为特征的原位可视化采用特征提取方法，在数值模拟过程中提取特征并保存，将特征数据作为后续可视化处理的输入。
（3）时序数据可视化
时序数据可视化是帮助人类通过数据的视角观察过去，预测未来，例如建立预测模型，进行预测性分析和用户行为分析。
面积图可显示某时间段内量化数值的变化和发展，最常用来显示趋势。气泡图可以将其中一条轴的变量设置为时间，或者把数据变量随时间的变化制成动画来显示。蜡烛图通常用作交易工具。
甘特图通常用作项目管理的组织工具，热图通过色彩变化来显示数据，直方图适合用来显示在连续间隔或特定时间段内的数据分布。
折线图用于在连续间隔或时间跨度上显示定量数值，最常用来显示趋势和关系。南丁格尔玫瑰图绘制于极坐标系之上，适用于周期性时序数据。OHLC图通常用作交易工具。
螺旋图沿阿基米德螺旋线绘制基于时间的数据。堆叠式面积图的原理与简单面积图相同，但它能同时显示多个数据系列。量化波形图可显示不同类别的数据随着时间的变化。
另外，具有空间位置信息的时序数据，常常将上述可视化方法地图结合，例如轨迹图。

⑧ 数据可视化的方法有哪些

数据可视化就是将数据分析的结果用图表的形式展现出来。

可以实现数据可视化的工具有：Excel、报表、BI

图表的展现形式有：柱状图、条形图、折线图、饼图、雷达图、地图、漏斗图、仪表板图、散点图、桑基图、词云和矩形树图等各种各种图形。

以下展示几张通过观远数据BI平台做的数据可视化大屏：