大數據產品經理必備基礎知識——數據可視化(三)
上篇文章給大家總結了一些常見的統計描述圖形“
大數據產品經理必備基礎知識——數據可視化(二)
”,接下來看看基于像素的可視化技術。
基于像素的可視化技術
前面討論的是單變量數據,對于一個m維數據集,基于像素的技術在屏幕上創建M個窗口,每維一個。記錄的m個維值映射到這些窗口中對應位置上的m個像素。像素的顏色反應對應的值。諸如此以像素的顏色反映維值稱為基于像素的可視化技術。
例如,顧客信息表,包含4個維度:in_come(收入),credit_limit(信貸額度),transaction_volume(成交量)和age(年齡)。我們能夠通過可視化技術分析income與其他屬性之間的相關性嗎?
我們可以對所有顧客按收入的遞增序排序,并使用這個序,在4個可視化窗口安排顧客數據,如下圖。值越小,顏色越淡。
使用基于像素的可視化,我們可以很容易的得到如下觀察:credit_limit隨income增加而增加;收入處于中部區間的顧客更可能購物;income與age之間沒有明顯的相關性;
其他形式,如空間填充曲線、圓弓分割技術等;(感興趣的同學可以做更深入的學習)
一些頻繁使用的二維空間填充曲線;
圓弓技術:a)在圓弓內表示一個數據記錄;b)在圓弓內安排像素。
那么,幾何投影可視化技術又是如何應用的呢?下篇文章給大家詳細講講。
以上就是“大數據產品經理必備基礎知識——數據可視化(三)”的內容了,如果你還想了解其他相關內容,可以來 產品壹佰 官方網站。
基于像素的可視化技術
前面討論的是單變量數據,對于一個m維數據集,基于像素的技術在屏幕上創建M個窗口,每維一個。記錄的m個維值映射到這些窗口中對應位置上的m個像素。像素的顏色反應對應的值。諸如此以像素的顏色反映維值稱為基于像素的可視化技術。
例如,顧客信息表,包含4個維度:in_come(收入),credit_limit(信貸額度),transaction_volume(成交量)和age(年齡)。我們能夠通過可視化技術分析income與其他屬性之間的相關性嗎?
我們可以對所有顧客按收入的遞增序排序,并使用這個序,在4個可視化窗口安排顧客數據,如下圖。值越小,顏色越淡。
使用基于像素的可視化,我們可以很容易的得到如下觀察:credit_limit隨income增加而增加;收入處于中部區間的顧客更可能購物;income與age之間沒有明顯的相關性;



那么,幾何投影可視化技術又是如何應用的呢?下篇文章給大家詳細講講。
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