数据科学可视化之要途

大数据的概念越来越多的被人们提及的今天，数据可视化也同样被提上了日程。

可视化已经成为了解数据的最佳方式(或唯一的方法)，而且如果我们不可视化的话，我们就会落伍。

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。

可视化的效果之强大不言而喻，然而使用不当的可视化却往往适得其反。合格的数据可视化是有新闻价值的，也就是说，它要能帮助目标观众更好地理解数据。有些数据可视化，只让我们看到酷炫狂拽的图形，或者密密麻麻的数据。这些就是过于看重艺术性和科学性，而忽略根本目的了。用信息研究的理论来说，数据看上去过于混乱和密集，用户就会不由自主地「切断数据的传输」。

避免这些错误的最好办法是，首先专注于你的目标。在考虑你应该呈现出什么样的视觉效果之前先按以下顺序考虑这些问题。

你需要启用什么样的行动?你需要通知什么决定?你需要问什么样的问题?你需要看到什么样的数据?什么是揭示数据中的重要关系的最佳结构?你需要突出什么样的数据?

当你回答这些问题时，就可以开始使用正确的数据来设计和实施正确的视觉效果。可能你必须做出一些改变。这是一件好事。反复，测试，尝试不同的方法，测试更多的方法，并再次重复。一个深思熟虑的，面向用户的设计方法将产生有效的，高效的，有用的可视化数据。

转载于:https://www.cnblogs.com/rcchina/p/3819506.html

数据科学可视化之要途相关推荐

numpy 创建加一行_数据科学|可视化图解Python科学计算包Numpy
文章申明文章作者:梁斌伟责任编辑:郭德真微信编辑:玖蓁本文转载自公众号实战统计学 (ID:statrcn) 原文链接:可视化图解Python科学计算包NumPy 作者:梁斌伟编者按: 你真 ...
《数据科学与大数据分析——数据的发现分析可视化与表示》一2.3　第2阶段：数据准备...
本节书摘来自异步社区<数据科学与大数据分析--数据的发现分析可视化与表示>一书中的第2章,第2.3节,作者[美]EMC Education Services(EMC教育服务团队),更多 ...
数据科学中的数据可视化
数据可视化简介 (Introduction to Data Visualization) Data visualization is the process of creating interacti ...
数据科学 IPython 笔记本 8.17 使用 Seaborn 的可视化
8.17 使用 Seaborn 的可视化原文:Visualization with Seaborn 译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是<Python 数据科学手册> ...
数据科学 IPython 笔记本 8.6 可视化误差
8.6 可视化误差原文:Visualizing Errors 译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是<Python 数据科学手册>(Python Data Scienc ...
数据科学 IPython 笔记本 8.3 Matplotlib 可视化
8.3 Matplotlib 可视化原文:Visualization with Matplotlib 译者:飞龙协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是<Python 数据科学手册> ...
数据科学系列：plotly可视化入门介绍
导读在入道数据岗位之初,曾系列写过多个数据科学工具包的入门教程,包括Numpy.Pandas.Matplotlib.Seaborn.Sklearn等,这些也构成了自己当初的核心工具栈.在这5个工具包 ...
手把手教你完成一个数据科学小项目（7）：经纬度获取与BDP可视化
前言请先阅读"中国年轻人正带领国家走向危机",这锅背是不背? 一文,以对"手把手教你完成一个数据科学小项目"系列有个全局性的了解. 本系列代码统一开源在Git ...
数据科学家小贴士：10个最佳的可视化工具
全文共2712字,预计学习时长10分钟图源:unsplash 数据科学是当今IT行业最稳定的研究和实践领域之一,近十年来一直备受关注.事实证明,它对多个行业都大有益处.这项技术在顶级产品线方法和市场 ...

数据科学可视化之要途

数据科学可视化之要途相关推荐

最新文章

热门文章