科技獵數據可視化技術指南
圖為：美國立法程序
大數據是時下熱議的話題，伴隨著大數據，同樣已經激增的數據可視化方法和呈現形式，讓大家意識到數據量的龐大，并不是所有的數據可視化技術是相同的。
數據可視化是一種強大的機制，用來呈現數據并運用進步的技術所創造的獨特方法來實現。簡單的餅圖時代已經走遠，因為互動性和獨特性的可視化技術正成為科技最前沿，人們也越來越意識到他們喜歡什么和不喜歡什么。
下面的指南將有助于你理解數據可視化的重要性，在行業中所使用的不同呈現方法及最常用的工具，你還將了解優秀的數據可視化背后的關鍵理念及應當避免的錯誤。
在這篇文章中，你將學習
- 1）什么是數據可視化
- 2）為什么數據可視化很重要
- 3）數據可視化使用的方法
- 4）數據可視化背后的關鍵理念
- 5）數據可視化中避免犯的嚴重錯誤。
什么是數據可視化？
數據可視化是關于圖形或圖形格式的數據展示。在一個被關注的連貫而簡短的報告中體現大量的信息。雖然數據可視化可以處理書面信息,焦點往往是使用圖片和圖像信息傳達給觀眾。
此外，數據可視化不僅限于涉及到數據的使用。也可能是可視化各種各樣的信息 – 你可以將自己的想法與猜想與他人交流。如今，可以添加各種技術應用到數據可視化,甚至是選擇交互式的可視化方法。
信息的視覺化表達是一種古老的分享創意與體驗的方法。圖表和地圖是一些早期數據可視化技術的重要例證。
為什么數據可視化很重要？
如上所述，人類已經使用數據可視化技術很長一段時間了，圖像和圖表已被證明是一種有效的方法來進行新信息的傳達與教學。 有研究表明，80％的人還記得他們所看到的，但只有20％的人記得他們閱讀的！ 它甚至可以把思想和事件傳給后代。技術的發展進一步提高了數據可視化帶給人們的機遇。
也許使用數據可視化的最重要的好處是它能夠幫助人們更快地理解數據。你可以在一個圖表中突出顯示一個大的數據量，并且人們可以快速地發現關鍵點。在書面形式，它可能需要數小時來分析所有的數據及聯系。
此外，這種展示巨量數據的能力是另一個數據可視化的優點。一張圖表可能會突出顯示一些不同的事項，人們可以在數據上形成不同的意見。這自然能為商業開辟新的途徑。人們或許能從數據中發現一些意想不到的東西。
數據的可視化展示,提高了解釋信息的能力。從海量的數據和信息中尋找聯系并不容易，但是圖形和圖表可以在幾秒內提供信息。一望便知，可提供所需的信息。
以上所述,能提高在工作場所或教育機構的溝通和有效性。數據可視化被普遍認為是一種簡單而有效的方法來概括數據，因此它是可以提高人們的共享信息和學習的一種方法。
下面的視頻是一個數據映像極好方式的范例（視頻）
不同的數據可視化方法
技術的發展已導致數據的大爆炸。這反過來又促使數據展示方式的激增。一般來說，大多數據可視化分為2種不同的類型：探索型和解釋型?？碧筋愋蛶椭藗儼l現數據背后的故事，而解析數據方便給人們看。
此外，有不同的方法可用于創建這2種類型。最常見的數據可視化方法包括：
- 2D區域 -此方法使用的地理空間數據可視化技術，往往涉及到事物特定表面上的位置。2D區域的數據可視化的例子包括點分布圖，可以顯示諸如在一定區域內犯罪情況。
- 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。
- 多維 -可以通過使用常用的多維方法來展示目前2維或高維度的數據。多維可視化的一個例子可能是一個餅圖，它可以顯示諸如政府開支。
- 分層 -分層方法用于呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體里面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。
- 網絡 -在網絡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。網絡數據可視化方法的一個例子是沖積圖，可以顯示醫療業變化的信息。
以上提到了大量的選擇，在它可以提供巨大機會的同時，令人頭痛的是為你的數據展示選擇正確的方法。
還有一些用于數據可視化的工具。這些工具方便收集數據及簡化數據的使用方式。
一些常用工具包括：
- Datawrapper –這是一個在線工具，它可以幫助你創建交互式數據可視化。
- RAW –它的優點是有很多現成的模板框架讓你清晰、快捷的呈現信息。該平臺開源，能夠自定義布局，以及使用其他的設計。
- Infogram -新手用戶的另一個偉大工具。它允許用戶創建不同的圖表和信息圖，而且系統易于使用。
這些都不是唯一可用的工具，你可以找到其他一些免費和付費軟件。為確保你所使用的軟件適合你的數據可視化目標，需要多多對比。
數據可視化背后關鍵概念
看過數據可視化的人都明白設計的好壞。如果這些信息不是以正確的、恰當的方式呈現，那么數據可視化的好處就很容易消失，特定項目需要特定的方法。
無論你的信息是關于什么的，使用數據可視化時要牢記一些理念。以下是優秀數據可視化技術背后核心理念的集合。
了解你的受眾
呈現數據前首要做的是思考誰將查看這些數據，為找到合適的數據可視化方法，了解你的受眾非常關鍵。
盡管數據可視化通常是一種簡化數據的方法，受眾可能仍然存在不同的知識背景，需要為此做好準備。如果你的數據可視化的目標是專業受眾，那么你可以使用更適合的方法以及使用專業術語來解讀數據。另一方面，普通受眾可能需要相同的數據提供更加清晰的解釋方式。
同樣重要的是要知道受眾對數據的預期。他們想要的關鍵點是什么？你需要清楚呈現到數據中。此外，還需要明白，你的數據意圖。
足夠的了解數據
除了知道你的目標受眾，您還需要了解數據的內涵。如果你不完全明白你的數據，那么你將無法有效將其傳達給受眾。
你也無法從數據中提取所有信息，所以需要找到關鍵信息，并以一致的方式呈現它。還需要確定數據的正確性，不是虛構的 – 錯誤的數據不要可視化！
如果你正確地理解它，你也可以從數據中得到獨特而有趣的信息。
講故事
你的數據可視化還應當力求傳達一個故事。你不希望這些數據是一組信息僅僅呈現自己，而是有使用數據背后的信息。這可能是關于引入不同的敘述，并為觀眾描繪的特定圖像。
使用一個故事，往往意味著受眾從數據中獲得更多的洞察力。它可以幫助受眾了解及深入新的信息。
事實上，數據可視化技術是個講故事的好工具。俗話說：“圖像可以講述一千個故事”是有道理的，你應該用它來做為你的優勢。通過數據集講故事并不困難，因為你可以用顏色，字體及陳述做為你講故事方法的一部分。
為了使數據可視化講故事的更加精彩，理解數據這點是至關重要的。
保持簡單
近年來，數據可視化已經發展了很快，正如上面所說，有很多工具和系統供你使用。接觸不同的獨特方法并不意味著你需要使用它們。此外，大量的數據不應該機械地認為所有的信息是必不可少的。
總之，你需要保持你的數據可視化方法簡單明了。你不要為了它而想著包含太多的數據信息或使用過多不同的技術。
如果你考慮通過鏡頭講故事的，重要的是要了解你的視覺中的每個元素應該是故事必不可少的一部分。如果數據或元素，如某些事物的圖片，沒有添加任何重要的故事，那么你不應該把它包含在你的報告中。
擁有過多元素的可視化實際上會損壞成品并會偏離數據。你還需要記住數據可視化的好處是直觀地呈現大量的數據。如果你的可視化看起來費勁，那么你需要回去看看是否使用了錯誤的數據呈現方法或包含了太多冗雜的信息。
正確認識平臺需求
最后，一個成功的數據可視化技術也關注技術方面。現在，人們通過不同的平臺查看和訪問信息，重要的是你要記住這點。就像你需要知道目標受眾，你也需要考慮人們閱讀你的數據可視化的方式。
你需要讓你的可視化方便地平臺移植，如移動手機，平板電腦或計算機。如果你的用戶只通過手機瀏覽數據，那么你自然會受益于移動手機創建可視化的方法，而不是用筆記本電腦創建數據。
除了考慮該平臺的界面選項外，你還需要考慮可訪問性問題。如果您的數據可視化允許有視覺障礙的人進行適當的縮放，可以大大提高用戶體驗。你也可以考慮不同的顏色選擇供色盲者?？稍L問性是提高用戶體驗，確保你的數據可視化可用于所有受眾。
避免可視化數據的嚴重誤區
以上的關鍵方法可以幫助你建立一個數據可視化策略，你也需要清楚一些常見的錯誤。
錯誤信息
上述提到數據中的錯誤會誤導受眾。你需要確保那些正在看你數據的人，看到的信息正確。這是你的工作，以確保人們可以從你的圖表和圖像中使用數據，而不需要再次檢查信息。
不完全信息
除了確保所有的信息是正確的，您還需要提供完整的數據。觀察者必須在其全部信息中找到相關數據，不要使用數據可視化來欺騙或呈現不完整的信息。
數據可視化可以而且應該講述一個故事，但故事需要有完整和正確的信息，而不是一份報告中看起來合適的數字。
簡單的數據
雖然你需要確保你的數據是在用一個簡單的方式呈現，這并不意味著你應該簡化它。首先，你需要記住受眾–如果你展示給數據的專業人士就不要使用常見的簡單語言。另一方面，如果受眾對它沒有什么意識，就不要用專業術語來填充文字。
除此之外，你也不能期望你的受眾在沒有借住清晰描述可視化的情況下就能清楚地了解數據之間的聯系。你不能因為它似乎顯而易見而省略信息-記住，你的受眾只會看到你目前的數據，而不是過去使用過的完整數據集！
不合適的可視化
當你呈現數據，你需要仔細思考這些數據。當談到如字體，顏色和圖像，背景是非常重要的。例如，如果你是呈現由于特定的疾病而導致死亡的信息，一個色彩鮮艷，令人愉快的圖像似乎是不合適的。
不恰當的可視化涉及到所使用的技術，使它難以查看和理解數據。例如，你可以使用氣泡來代表你的部門不同的消費水平，但如果不考慮尺寸的差異，氣泡就會誤判和不準確。
遺忘注釋
過度簡化也可能導致缺失注釋。當你呈現數據時，很容易假設受眾知道圖像的每一個方面是什么。簡單的添加的注釋可以提高用戶體驗，并確保受眾知道你的數據中的所有數據關鍵點。
作為一個例子，你可能有一個圖表顯示你的企業在過去十年銷售自行車量。如果數據中有一個大的下降或是上升，一個注釋解釋了這個突然變化背后的原因，將確保觀眾得到這個額外的信息。
最后的思考
希望上面已經解釋清楚了數據可視化重要性的基本點。有許多不同的方法和程序可以幫助你以一種獨特而引人注目的方式呈現你的數據。
重要的是理解,在所有酷炫古怪的方法下面，數據可視化是圍繞數據–你需要找到一種方法，以正確的，清晰和直達主題的方式概括信息。當你找到正確的方法，數據可視化不僅豐富而且美觀。
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原文標題：Winning Data Visualisation Techniques
End.