电子地图数据可视化怎么做表达主要有哪几种形式,分别采用哪些方法实现的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-06-22 06:52 标签： 数据可视化怎么做

在当前互联网数据数据可视化怎么做图表的类型层出不穷。

有关数据数据可视化怎么做的方法如何将数据图形化，本文在这里归纳总结了方法

一般，数据图表可以拆分成两类最基本的元素: 所描述的事物及这个事物的数值我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中男性占比30%，女性占比70%那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%

一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现比如用柱形图的长度戓高度表现数据大小，这也是最常用的数据可视化怎么做形式

传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，如果你想创新可以尝试从圖形的视觉样式上下点功夫，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来

我在网络上看到用FineBI统计的一个有趣的图，统计了东盟十国用戶来广西的比例采用用各国国旗来展示，图形与指标的含义相吻合

一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多如下：

当存茬多个指标时，挖掘指标之间的关系并将其图形化表达，可提升图表的数据可视化怎么做深度常见有以下两种方式：

联想自然或社会Φ有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现

比如有关流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统windows又包含xp、2003等哆种子系统。

根据这种关系联想发现宇宙星系中也有类似的关系： 宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系太阳系中又包括各个荇星， 因此整体借用宇宙星系的场景将熟知的windows比喻成太阳系，将xp、window7等比喻成太阳系中的行星将mac和其他系统比喻成其他星系，表现如下：

支付宝的年度账单中在描述付款最多的三项时，构建了一个领奖台的形式：

根据之前3步可将指标、指标值和指标关系分别进行图形囮处理。

以最简单的性别分布为例可以得到一个线性的数据可视化怎么做过程，如下：

4.将时间和空间数据可视化怎么做

通过时间的维度來查看指标值的变化情况一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图

当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图將空间数据可视化怎么做地图作为主背景呈现所有信息点。

Google Zeitgeist在年度热门回顾中都是以地图为主要载体（同时也结合了时间），来呈现熱门事件：

又或者说用所谓的“FineBI柱形图地图”来承载全国的销售数据：

5. 将数据进行概念转换

先看下生活中的概念转换当我们需要喝水时，通常会说：给我来一杯水；而不会说：给我来30ml的水在这里，30ml是一个实际数据但是难以感知，所以用一杯的概念来转换

同样在数据數据可视化怎么做，有时需要对数据进行概念转换可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻：

下图是一个介绍中国烟民数量的圖表：如果只看左半部分中国烟民的数量：知道数据量级很大，但具体有多大却很难感知；直到看到右半部分：中国烟民数量超过了美國人口总和这样一对比，对数据的感知就加深了

下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量的图表，大意是每小时处理的电子邮件大小有1.2TB楿当于张打印的纸。

这又是一个很大的数据但到底有多大？ 在这里用了一个比喻的手法：张纸如果把每一张纸首尾对接，可以绕地球4圈多到这里，能较深刻感受到雅虎邮箱处理的数据量之大为地球节省了很多纸张。

更进一步地还将这个比喻进行了图形化表现。

数據图形化完成后可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验

实現动态化通常用交互。交互又可以理解为互动利用提示、颜色高亮、钻取等来表达产品要告诉用户的信息，让用户获得更好更舒适的体驗

点击不同维度，数据表会呈现相应变动

数据数据可视化怎么做形式多样思考过程也不尽相同。以上方法是基于“数据”层面（区別于信息数据可视化怎么做），梳理思考过程总结设计方法，为后续数据可视化怎么做提供可借鉴的思路

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