7分钟视频,3大方面,让我们来聊聊数据可视化这件事儿

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《数中生智》第三期节目来啦!

你眼中的数据可视化是什么样子?

年终汇报的图表?

媒体报道的信息图?

每年“双十一”剁手节的成交量大屏?

No No No

**数据可视化可并不只是**

**“用美观的画面展示统计结果”**

本期栏目我们将跟随

TalkingData产品经理彭嘉的脚步

一同进入数据可视化的世界

探索不为人知的冷知识和黑科技

发现数据可视化的魅力与价值

## 数据可视化从哪来?

![Markdown](http://i4.fuimg.com/598922/bd28c5a154d2cfb3.jpg)

William Playfair

来来来,同学们,抬起头来看黑板哈!(敲黑板!)

我们现在常用的传统图表(柱状图、饼状图等等)都是由英国人威廉 · 普莱费尔(William Playfair)于1768年所著的《商业和政治图解》一书中首次发明的。直到20世纪50年代,基于计算机图形学的发展,才慢慢出现了我们现在在网络和电子媒体上看到的数字可视化作品。

(课后练习:朗读并背诵全文)

## 你可能不了解的数字可视化案例

![Markdown](http://i2.tiimg.com/598922/c0d6771398724fb6.png)

浑天仪

数字可视化并非仅局限于**2D的平面作品,也可以是3D的实物装置**。我们非常熟悉的浑天仪,其实也是基于观测到的天体运行数据,定量展示天体运行规律的数据可视化应用。

![Markdown](http://i4.fuimg.com/598922/ebfcfc6875683dcd.jpg)

伦敦霍乱

**数据可视化还有一个重要的作用,就是在探索问题时验证想法**,例如英国人流行病学家约翰·斯诺(John Snow)通过在地图上做标记,成功发现霍乱规律并停用了被致病水源的水泵,进而阻止了1854年伦敦霍乱疫情的蔓延,成为地图数据可视化的典型应用。

![Markdown](http://i4.fuimg.com/598922/ad4c6ef5cd043d18.jpg)

萤火虫飞行轨迹

近年来,一些科学家和艺术家又通过传感器收集数据,**以数字化的艺术形式来引起大众的情感共鸣**,比如德国物理学家克里斯蒂安 · 克维塞克(Kristian Cvecek)通过长时间曝光捕捉萤火虫的飞行轨迹,令人惊艳的美丽画面展示出萤火虫的迁徙规律。

实际生活中,数据可视化对商业有着非凡的意义和价值,比如彭嘉的日常工作就经常需要使用可视化**工具去探索数据的特征,发现同一份数据在不同业务背景下的不同特征。**

![Markdown](http://i2.tiimg.com/598922/e3f806a25b4ff379.png)

比如借助TalkingData开发的“城市透镜”,对北京市移动设备日常潮汐流动做了分析,实现更动态、更深入的洞察我们所生活的城市。

## 数据可视化的未来

![Markdown](http://i2.tiimg.com/598922/fe2ca7e65a85542d.png)

电影《黑客帝国》

未来,数据可视化可能不再局限于媒介、屏幕,而像《黑客帝国》那样,直接与人脑连接,跳过以眼睛为载体的视觉体验,真正在大脑意识中看到数据的样子。

互联网已经只能用PC上网的Web1.0 时代,发展到通过手机即可随时随地访问网络、实现人与人互联的Web2.0 时代,未来将会是万物相连的Web3.0 时代,所有物体最细微、最难以观察的变化都能被人类所采集。

面对指数级增长的数据,该如何从海量数据中发现规律并进行展现,是数据可视化未来需要解决的问题,也是需要我们不断探索的方向。

本期节目就到这里,感谢大家的关注,我们下期节目再见。

节目中所提到的案例使用了:

开源的UI组件库iView:https://www.iviewui.com

开源的地理信息可视化框架inMap:http://inmap.talkingdata.com

以及全新的位置大数据可视化平台DMap(尚未发布,敬请期待)

详细了解这些有意思的数据可视化应用:

2015年京东双十一实时可视化战报:https://www.digitaling.com/projects/16070.html

2017年淘宝双十一可视化大屏幕介绍:http://mp.163.com/v2/article/detail/D27QI6NP0511KPLK.html

一个苏格兰痞子改变了我们看数据的方式:https://www.atlasobscura.com/articles/the-scottish-scoundrel-who-changed-how-we-see-data

数据之美·数据的可变性:http://www.cbdio.com/BigData/2015-11/04/content_4089275.htm

图表的重要性:Anscombe的四组数据:http://www.matrix67.com/blog/archives/2308

全美印象地图:https://www.ted.com/talks/r_luke_dubois_insightful_human_portraits_made_from_data

中国偏见地图:http://roll.sohu.com/20160107/n433755438.shtml

更多参考资料:

威廉姆•普莱费尔(William Playfair)介绍:https://en.wikipedia.org/wiki/William_Playfair

约翰斯诺(John Snow)介绍:https://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow

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