文：屠夫1868
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金錢(qián)永不眠，屠夫問(wèn)候各位早安。
一連三周的數(shù)據(jù)可視化系列在今天將迎來(lái)尾聲，在此之前我們先回顧一下上周《可視化的使用》為大家介紹的「D·R·C·C·T」：
Distribution · 分布：展現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布情況，是洞察的基礎(chǔ)
Relationship · 關(guān)系：表達(dá)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，突出的是關(guān)聯(lián)
Comparison · 比較：對(duì)比數(shù)據(jù)的不同表現(xiàn)，重點(diǎn)的是差異
Composition · 構(gòu)成：呈現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)部的成分，關(guān)注的是比例
Trend · 趨勢(shì)：考慮數(shù)據(jù)隨時(shí)間、流程等維度變化的情況
這5個(gè)大類(lèi)，既是可視化輔助表達(dá)的5種【目的】，也是可視化輔助推理的5種【思路】。
無(wú)論是將可視化用在結(jié)果表達(dá)還是過(guò)程分析，充分理解DRCCT，有助于我們?cè)谶x取可視化方案時(shí)有的放矢。
『數(shù)據(jù)可視化三節(jié)課』的最后一節(jié)課里，屠夫想分享自己對(duì)數(shù)據(jù)可視化的一些思考。
01 ?點(diǎn)與線
散點(diǎn)圖是最基礎(chǔ)的可視化方案之一，很多人卻把它用得很單調(diào)。
如果把“點(diǎn)”和“線”結(jié)合起來(lái)，往往會(huì)有奇效，比如說(shuō)趨勢(shì)線：
除此之外，使用直線進(jìn)行標(biāo)注，也能讓散點(diǎn)圖的信息量大為豐富。
比如下面的例子里，標(biāo)注出男女樣本的平均值、最大值和最小值后，兩個(gè)群體的差異一目了然：
02 ?線與面
人眼對(duì)長(zhǎng)度的敏感性高于面積。
還是上次的例子，同樣想對(duì)比A~E這5類(lèi)的數(shù)量多寡，上方的餅圖就遠(yuǎn)不及下方的柱狀圖。
所以，想使用可視化的「比較」功能時(shí)，請(qǐng)盡量使用直線元素。
另外，由于面積比長(zhǎng)度高出一個(gè)維度，會(huì)放大了可視化方案中的差異，這樣的情況可能發(fā)生在氣泡圖和南丁格爾玫瑰圖里。
在使用氣泡圖時(shí)，屠夫通常將數(shù)值開(kāi)平方后再作為氣泡半徑，讓 x=2a 的氣泡面積正好是 x=a 的兩倍，成比例地反映數(shù)值差異。
而南丁格爾玫瑰圖本來(lái)就是為了放大差異、突出比較的，一般不做這樣的處理，但是會(huì)向圖表使用者說(shuō)明情況。
比如下面的例子中，上海 (500+) 和北京 (200+) 在視覺(jué)上差了不止一倍，因?yàn)樽髡哌x取半徑長(zhǎng)度代表店鋪數(shù)量，而扇形面積卻和半徑的平方成正比：
03 ?面與點(diǎn)
散點(diǎn)圖可能是最被低估的一種可視化方案，落到“面”上的“點(diǎn)”其實(shí)可以做很多文章。
通過(guò)控制散點(diǎn)的顏色深淺和半徑大小，全球最繁華的區(qū)域一目了然：
將點(diǎn)的移動(dòng)軌跡 (飛線) 鋪到地圖上，又成了非常精彩的航線圖：
04 ?系列和堆疊
使用柱狀圖和折線圖時(shí)，我們可以通過(guò)“系列”將多個(gè)樣本群體放在同一個(gè)坐標(biāo)系下，起到「比較」的作用：
對(duì)于區(qū)域圖 (折線下的區(qū)域用顏色填充) ，將多個(gè)系列【堆疊】在一起，可以在「趨勢(shì)」和「比較」之余，額外展示「構(gòu)成」：
05 ?下鉆和上卷
數(shù)據(jù)分析繞不開(kāi)數(shù)據(jù)粒度問(wèn)題，通常來(lái)說(shuō)，可視化只能表達(dá)一個(gè)粒度的數(shù)據(jù)。
比如按年、按月、按周、按天匯總的營(yíng)收數(shù)據(jù)，通常會(huì)分開(kāi)在不同的圖表。
但是，我們可以通過(guò)「下鉆」和「上卷」將不同粒度的數(shù)據(jù)，整合在一個(gè)可視化作品里。
比如下面旭日?qǐng)D的例子，點(diǎn)擊第1層分類(lèi) (設(shè)計(jì)/社科/心理……) ，可以觸發(fā)「下鉆」，旭日?qǐng)D變形至以第1層作為整體再展示向下層級(jí)的比例構(gòu)成。
這個(gè)例子不但可以再向下延伸 (第2層是星級(jí)，3/4/5星)，如果點(diǎn)擊旭日?qǐng)D正中央的圓，則會(huì)觸發(fā)「上卷」，將數(shù)據(jù)粒度往上一層：
06 ?時(shí)間軸
不同于平面圖表和數(shù)據(jù)大屏，BI (商業(yè)智能) 可以通過(guò)一些交互組件實(shí)現(xiàn)“超維度”的效果。
比如下面的氣泡圖，原本只能展現(xiàn)3個(gè)維度的信息：人均收入 (橫軸) 、平均壽命 (縱軸) 和總?cè)丝?(半徑)。
但是增加一條時(shí)間軸后，就可以額外增多一個(gè)維度 —— 時(shí)間 —— 大大強(qiáng)化了「對(duì)比」和「趨勢(shì)」的功能：
07 ?在線和離線
屠夫在工作中曾考慮過(guò)這么一個(gè)問(wèn)題：
如果一款BI的在線可視化足夠靈活和強(qiáng)大，
那么它還有必要提供離線報(bào)表導(dǎo)出功能嗎？
答案是肯定的，原因很簡(jiǎn)單：
為了突出重點(diǎn)，可視化必定省略了一部分元素。
三節(jié)課里屠夫舉的所有例子，都是為了突出數(shù)據(jù)集的某些特征，而有選擇性地進(jìn)行展示。
但是對(duì)于有一定分析經(jīng)驗(yàn)的人來(lái)說(shuō)，可視化方案會(huì)限制了他們的觀察角度，遠(yuǎn)不如離線報(bào)表自由。
比如說(shuō)，可視化方案中的數(shù)據(jù)波動(dòng)有明顯周期性，有經(jīng)驗(yàn)的分析師可能會(huì)導(dǎo)出離線報(bào)表，計(jì)算一下移動(dòng)平均值，可以更準(zhǔn)確地看到平滑后的真實(shí)數(shù)據(jù)趨勢(shì)。
再比如說(shuō)，可視化方案中的數(shù)據(jù)出現(xiàn)明顯異常，有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)使用者也可能會(huì)導(dǎo)出離線報(bào)表，嘗試通過(guò)IQR方法進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，才再進(jìn)行可視化。
在屠夫看來(lái)，在線可視化和離線報(bào)表的差異，就好比“看紀(jì)錄片”和“親自旅游”。
前者是有人預(yù)設(shè)鏡頭，向你展現(xiàn)選定的畫(huà)面和場(chǎng)景；
后者是親臨其境，靠自己去探索、去體驗(yàn)、去嘗試。
紀(jì)錄片可以看，但親自旅游，少不了。
以上就是「數(shù)據(jù)之美 · 屠夫的數(shù)據(jù)可視化三節(jié)課」的第3節(jié)內(nèi)容，感謝你的耐心閱讀。
如果三節(jié)課對(duì)你有所啟發(fā)，別忘了在下面點(diǎn)個(gè)【贊??】和【在看】哦！
參考和推薦
1本書(shū)籍 · 最簡(jiǎn)單的圖形與最復(fù)雜的信息
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除此之外，對(duì)于經(jīng)常需要閱讀數(shù)據(jù)圖表，或者經(jīng)常使用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的人來(lái)說(shuō)，這本書(shū)也可以幫你繞開(kāi)視覺(jué)誤區(qū)，避免被一些糟糕的可視化方案誤導(dǎo)。
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書(shū)名：《最簡(jiǎn)單的圖形與最復(fù)雜的信息：如何有效建立你的視覺(jué)思維》
作者：[美] 黃慧敏 著，白顏鵬 譯
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1個(gè)實(shí)例 · One Dataset, Visualized 25 Ways
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同一個(gè)數(shù)據(jù)集，能玩出多少種可視化方案？
曾以為，不同可視化方案是針對(duì)不同數(shù)據(jù)集，這一個(gè)例子大大拓展了屠夫?qū)梢暬恼J(rèn)知邊界和想象力。
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