数据集可视化的本质：高效利用视觉与沟通

根据我们的形同果可以明白，如果对话者具不尽相同的方历史背景，连系一般格外为格外为直观，否则就就会显露现鸡同鸭讲的不快场景。比如，假设你和好友悄悄招呼关于 2019年 NBA总决赛第5场发生的事情。你对好友问道：“嘿，你明白吗，杜兰特又撞右腿了，他这个右腿搞不好整个联赛都要报销，离去湖人也无论如何骑单车了。”如果你和你的好友都是NBA支球队湖人的球迷，这次连系就会十分形同功，你的好友一定就会和你极好地讨论一番；假如你的好友对篮球一无所知，他一定对你的谈话一脸茫然，没什么催化。人与 AI彼此之间的技术交流也是如此。本书要讲到的普通用户与 DataFocus系统对的连系同样一般来问道于个人信息连系框架。普通用户将精明中都不想核对的缺点（离散）读写DataFocus搜索框中都（缺点编码作法），DataFocus系统对将搜索框中都的个人信息翻译统计数据库可执行的服务器端（音讯），并将核对的结果揭开统计数据统计分析编码作法后离开给普通用户，如由此可知3-3。由此可以看显露，这是个双向的连系流程，普通用户与DataFocus既当想到离散又当想到信宿。

由此可知3-3 普通用户与DataFocus连系框架

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我们技术特质DataFocus探索、统计分析和统计数据统计分析统计数据，这些最终的统计分析结果和统计数据统计分析形同果，都必须直接地领会给它们的不不太可能（统计数据统计分析、统计数据统计分析结果的数据包）。同样地，要与您的不不太可能高效连系，也必须一些技巧。下面所述了两大原则上：

原则上

任何连系都不是无意义的闲招呼，因此吻合地认识你的连系努力是首要任务。原先所想到的一系列社会活动都是由此揭开的，宁肯多花点儿一段时间把努力搞明了，再次开始可选择个人信息、整理统计数据。你可以通过提前问几个关键缺点来明了地此表达这个努力（由此可知3-4）：

你的努力不不太可能是谁？ 你不想让他们明白什么？ 你渴望什么样的连系效果？

由此可知3-4 连系努力三要素

对于有所不同的统计数据统计分析社会活动，这些缺点的答案无论如何十分有所不同。比如一个不遗余力突发事件统计分析的统计数据记者和一个在公司社会活动的商业情报统计分析家的努力就不一样。他们无论如何以截然有所不同的作法向他们的努力不不太可能阐释统计数据，尽管作法大相径庭，然而对他们来问道却是实质上合理的。

最重要的部分是概述你的努力，确保您能写显露刚刚此表列显露的三个缺点的答案。在这三个缺点给与加持问之前，不用急切揭开下一步社会活动，因为那有无论如何致使显露错的结果。

原则上

要给与合理的答案，需向合理的人反问。同样的一味，要不想给与吻合的统计数据观念，需与合理的统计数据连系。在这个统计数据霍金时代，获取统计数据的途径正更加愈加多，这给统计数据准备带来了另一个挑战，一般而言我们需在纷繁复杂的统计数据中都抽取、除去、提炼显露，通但会个统计数据集彼此之间的互相可知，才能取得合理的统计分析典范。

但会优良的统计数据由此可知。完整可本源的统计数据，是统计数据统计分析社会活动的可信典范，这可以但会统计数据统计分析结果的透明特质。行业的统计数据一般相关联于其业务系统对的统计数据记事，这些统计数据一般来问道可信，很再次加有人为格外改；还有一些统计数据相关联于实际上单列或整理的统计数据，这些统计数据一般而言十分可信；还有一些统计分析基于网际网路上用爬虫爬取的统计数据，这些统计数据恒星质量一般不高，一般来说必须大量的除去和提炼显露社会活动。如果很难为你的统计分析结果吻合地标出统计数据相关联，并所述相符度，当你向CEO或其他观众解说你基于统计数据统计分析的结果时，他们如果反问：“得显露这些得显露结论的统计数据是哪里来的，相符吗？”你就可以很明了地简介这些统计数据的相符度，从而对你的得显露结论所述有力的详实。

技术特质统计学原则上，拒绝零假设。格外多时候，统计数据统计分析社会活动都是在统计数据十分充分的典范上揭开的。比如揭开电子产品恒星质量统计分析时，显露于开发形同本可能，不无论如何想到到将所有电子产品的监测统计数据整理起来统计分析；揭开普通用户调查时，一般来说不用给与部分普通用户的级联个人信息。这种统计数据统计分析都是基于样本统计数据揭开的，这个时候就必须技术特质统计学方，比如T检验或者F检验，弄明了样本统计数据否能合理代此表整体。

催生你的缺点。很多时候，统计数据的相关联途径多种多样，有些统计数据也就会严格来说一定的关联亲密关系。常以的原则上是，再次加即是多，一般但会，针对你的努力，技术特质直接方面的统计数据源揭开统计分析，比用到格外多间接方面的统计数据揭开统计分析直接得多。

原则上

一旦准备好可用详实你的观点的统计数据，下一步就是决定如何对它揭开统计数据统计分析编码作法。编码作法统计数据显然将统计数据参数本身转换为朴素的二维由此可知此表示，如一般来问道、白色或椭方形。

统计数据统计数据统计分析是一种将统计数据构引致统计数据统计分析结构的编码作法作法。统计数据统计分析编码作法组形同矩形编码作法、脑干编码作法等等。将二维由此可知分割形同X、Y的矩形都是类似于的矩形编码作法；一般而言为了用3个或格外多给定此表示统计数据，这时候就会应运而生体积、缩放、椭方形、方向，如白色渐变和白调等，这些就是脑干编码作法，必须神经揭开音讯。研究成果确实，人们最难以忽略的影像编码作法是直观的矩形编码作法，如位置（Y轮轴，X轮轴），其次是弧度、角度和坡度、国土面积、体积，最后是白色和体积等。因此，当一些统计数据统计分析二维由此可知应运而生了动态效果时，如定时、%-变异等等，则必须经过大脑思维和机械加工才能忽略其中都的含义，不同意频密用到。

统计数据统计分析二维由此可知多种多样，除了常用的折线由此可知、柱状由此可知、煎饼由此可知之外，还有多达数十种各类有所不同的二维由此可知。有所不同的统计数据统计分析二维由此可知一般来问道于有所不同的统计数据结果，合理的统计数据统计分析一定会选用合理的二维由此可知各种类型。一般来说但会，DataFocus的操作者统计数据统计分析动力系统对就会默认可选择反之亦然的由此可知此表揭开统计数据简介，但一般而言也不够吻合，普通用户可以根据自己的外观设计思路揭开二维由此可知切换，此表3-1共享了常以的可选择参考。

此表3-1 统计数据统计分析由此可知此表可选择

统计数据统计分析各种类型

二维由此可知类别

一段时间基因序列，一段一段时间内持续记事的随一段时间变异的统计数据集

折线由此可知、国土面积由此可知、极坐标由此可知、海流由此可知等

格外为各种类型，可用格外为统计数据临数都计算的一般来问道

柱状由此可知、煎饼由此可知等

文字各种类型，可用简介统计数据中都类别的频率

字词云由此可知等

地理位置各种类型可用按地区简介统计数据

位置由此可知、经纬由此可知、等高线由此可知等

孔洞或分层结构，可用简介统计数据彼此之间的具体来说亲密关系

树形由此可知、自带由此可知、桑吉由此可知、平行由此可知、引力由此可知等

此外，要可能会用到错觉的二维由此可知。由于统计数据统计分析引导的介质绝大多数是矩形的，比如通过用纸、的网站、PPT或其他的PDF型式。而三维二维由此可知简介在二维矩形上时，将致使二维由此可知错觉，推论角度的有所不同甚至就会致使取得显露错的个人信息，因此为了吻合地此表达个人信息，一定会可能会用到3D二维由此可知。另外还有一种相格外为的统计数据统计分析显露错，就是柱状由此可知（或类似的其他二维由此可知）的X轮轴不；也，这一般而言就会很显著地放大统计数据的微小差异。

原则上

全因之心人皆有之，如果你的统计数据统计分析代此表作兼具艺术特质，那一定能格外好地打动人。但是由此可知此表的淡化严格来说许多误区，这里必须遵循的原则上就是现代主义外观设计需以不对合理的统计数据个人信息连系致使妨碍为也就是说。首要的一点是，以求依然直观。直观也是现代主义外观设计的一种，统计数据统计数据统计分析代此表作要直抒胸臆，很难；还有但会无用个人信息，从而制约个人信息引导。

一个直接的依然典雅的作法是以求提高Data/ink Ratio（统计数据RGB比），这是统计数据统计分析专家亨利·内尔塔（Edward Tufte）提显露来的概念。他用来量化由此可知此表的个人信息领会开发形同本，%-越高，问道明引导一个单位统计数据个人信息消耗的RGB越再次加，换句话问道，统计数据统计分析由此可知此表格外典雅；相反，%-越低，则显然统计数据统计分析由此可知此表中都的可用性个人信息越多。其公式界定为：

从公式中都可以看显露，这只是一个定特质的高效率，并并尚未标准的度量参数来评价每个统计数据统计分析代此表作的Data/Ink Ratio，基于这一原则上，一般来说有一些形同果可充分体现，如：不用在一个仪此表支架中都摆放根本由此可知此表；直观的二维由此可知格外难以让人催生；复杂的二维由此可知，符合根本元素，难以高度临数人的安全感。依然朴素的外观设计，努力是清除所有对引导消息并尚未帮助的混乱，诸如：形态学统计数据的白色但会；频密用到特殊效果，应运而生 3D二维由此可知和噩梦；根本的关键字；各种花哨的由此可知片和网格线；等等。因为这些都就会显著减低统计数据看支架的个人信息引导开发形同本，一定会以求可能会。

原则上

现实21世纪中都有许多优秀的统计数据统计数据统计分析与此相关，都向它们的努力不不太可能吻合、高效地领会了个人信息。从 1854年英国约翰·斯诺（John Snow）护士的霍乱地由此可知，到 1861年法国工程师托马斯·约瑟夫·米纳德（Charles Joseph Minard）素描的波拿巴无功而返由此可知（由此可知3-5），以及米勒·贝克任教通过Gapminder网站简介的难以置信匪夷所思的亚缘故地区在经济上、照护等统计数据，都数似于无可辩驳的问道服力。这些统计数据统计分析代此表作甚广传布，米勒甚至在 2006年2月通过TED上的都曾演讲揭开了亚缘故地区范围的推销，这为他的公益该基金就会带动了很多关切，算得上是通过统计数据统计数据统计分析连系的形同功典范。

由此可知3-5 波拿巴无功而返由此可知：低温是引致波拿巴无功而返俄罗斯惨败的主要元凶

无论阅读是决心通过一项统计数据统计分析单项揭开推销，或是想要技术特质翔实的统计数据向领导层简介你的思维，催生决策，还是不太可能决心通过统计数据统计分析的统计分析结果问道服你的同事关切某项社会活动，你都一定会通过合理的媒介或途径开展这项技术交流，因此你必须注意统计数据统计分析社会活动的角度看：

独立二维由此可知还是解说？ 一个系统对、交互式、动画或Pop二维由此可知？ 如果所述过：录音、记录片还是两者都以？ 如果是现场：远程、一同或两者都以？ 在所有但会：广播、定向还是两者都以？

如果你是在行业投身统计数据统计分析和统计数据统计分析社会活动，那么创建难以置信感触深刻的统计数据看支架，或者通过统计数据统计数据统计分析由此可知此表填满你的汇报演示PPT，是常以的连系途径。技术特质DataFocus系统对可以很方便地完形同这些社会活动。

如果是投身传媒推销、征询研究成果等紧贴社会上群体的统计数据统计数据统计分析社会活动，一般通过香港市民号等自传媒网络服务作为个人信息传布途径，这类社会活动可以技术特质DataFocus的自界定统计数据看支架功能摄制统计数据统计分析报告，除此以外预览统计数据可取得最新的统计数据报告；或者将统计数据统计分析由此可知此表嵌入的网站中都作为可预览的统计数据向香港市民领会。

原则上

每次单项结束，揭开一次认真的检查和复盘，将推断显露的缺点揭开适时的级联是一个好习惯，这些级联循环和则会可以帮助你衡量否达到了预期的结果。这在尚未实现努力的但会揭开适时的单项乘积或缩减十分直接。MRI不时问以下几个缺点：

不不太可能收到你的个人信息了吗？谁收到了，谁并尚未？ 他们否以您努力的作法合理地解释了统计数据个人信息？ 他们的催化否如你所决心的那样？提显露这些缺点将并能你格外好地检验你的连系效果，同时也可以通过你的不不太可能级联，取得有价参数的修改意见。

小结

统计数据统计数据统计分析的最终目的是向你的连系并不一定传布个人信息，因此认识人类文明的影像系统对并能格外好地外观设计统计数据统计分析二维由此可知。前两台主人翁了人类文明影像系统对的视错觉缺点，以及直接无视这些缺点的开端作品原则上；后两台则主人翁了人类文明连系技术交流的大体上原理，并且主人翁了高效连系的两大原则上。我们在今后的统计数据统计分析单项中都遵循这些原则上，可以使得统计数据统计分析形同果很难以格外高效的作法，毫不错觉地领会统计数据含义。

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