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96SEO 2026-02-20 04:53 0
这本书对视觉、互动和分析方法进行了系统而全面的概述作为数据可视化方面比较好的读物
这个定义我认为对整个可视化的概括的更加全面不仅仅是一次性的绘制图而是随着insigt的揭露进行交互来不断探究
为了开发出有效的数据分析工具必须考虑到该工具的使用环境。
因而我们遵循five
有许多中类型的数据针对不同类型的数据有个体特征例如数据规模、维度和异质性
帮助人们实现目标而对于目标即包含多种分析任务例如识别数据值或者根据数据设定相关的模式
普通的工作场所当然是具有显示器、鼠标和键盘的经典桌面设置。
然而也有大型的显示墙和交互式表面为交互式可视化数据分析提供了新的机会。
这5个Ws表明了数据分析的工具往往会受到多个因素的影响对于What和Why这两个因素的影响往往是至关重要的这往往决定了我们的工作必须是针对某一个任务即是定制的不通用的。
同时Who即主观的因素感知能力、认知、背景知识和专业等也会影响视觉驱动和交互控制的工具。
Where和When这两个因素影响不太大但是当我们考虑到数据分析要在多个异构显示上运行、支持协作会话或遵循针对特定领域的工作流时这两个因素可以起到很重要的作用并且能够使得工作具有更大的亮点使得更加的专业。
从一些基础的可视化表示到一些高级的分析场景不仅给出了交互式可视化的强大能力并且也分析了设计的决策和挑战。
一个简单的例子主要是针对于雨果《悲惨世界》中的人物关系图这种一般graph可以采用Node-Link
diagram只有图表的结构很难把其中的关系显示出来。
图中每一个人物被可视化为一个节点人物之间的关系表示为边这样能够比较明显的表示该数据集中的关系。
针对每一个人物根据数据集中表示的属性其中每个节点根据id来进行识别对于边来说有权重、边的起点和终点。
因此在图中边的连接往往决定了节点人物的重要性因而用颜色来进行编码节点的度当节点的度数越高此时也用节点的大小来突出重要的人物针对边的权重这个性质我们使用边的宽度来表示当边的权重越高说明这个关系较为重要则边越宽
这里的布局主要采用的是强制定向布局算法Force-directed
Algorithm也称为是力导向布局算法是一种常用于图形和网络可视化的布局算法怕它模拟了物理系统中的力和运动原理通过相互作用的力来确定节点的位置。
上述的算法对于较为简单的数据集是非常好的但是数据集相对复杂的时候就难以展示了例如
带来的视觉混乱的问题但是对于空间和时间所带来的问题也需要解决;
networks这个网络一般是在同一个空间中给出的但是也会受到时间改变的影响。
这个问题使用多个视图的显示解决如下图
综上两个小节使用了动态过滤和多个视图来对整个数据集有一个较为全面的overview但是使用交互式可视化分析数据也会有一些局限。
可视化必须适应可用的显示空间。
交互不应该让用户做太多的事情。
分析计算必须及时地产生结果。
当不确定如何进行分析的时候应该给出一定平衡的推荐指导用户接着进行数据分析
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