为什么我们需要可视化?

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期权匿名问答   2023-2-12 15:01   3916   5
为什么我们需要可视化?
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期权匿名回答  16级独孤 | 2023-2-12 15:01:44 发帖IP地址来自 北京
可视化,顾名思义,主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

如今,随着可视化的飞速发展,应用3D图形来展示,使得数据更加的生动与形象,数据可视化将数据分析技术与图形技术结合,清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。

可视化最早运用于计算机科学中,并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据,包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前,使他们能够观察、模拟和计算。

上面是百度百科对可视化的官方解释了,比较抽象,这里,我具象地举几个例子,来帮助大家深入理解。

相信Excel都用过,里面的一些折线图、饼状图、柱状图等,把数据以图表的形式直观地展现出来,帮助大家更好地理解数据的含义,并作出下一步的决策,这就是可视化。
例如下面这个图表,就是最简单的数据可视化。




但数据可视化比你所想象的更具创意并且丰富多彩,从业务仪表板、公共健康可视化到流行文化趋势分析,数据可视化涵盖了广泛多样的应用情景。要制作精美优质的数据可视化,除了需要出色的分析能力之外,还需要具备设计图形和讲述故事的技能。
我们先来浏览历史上一些著名的示例:
克里米亚战争中的死亡原因:



可视化作者:Florence Nightingale
在 19 世纪 50 年代的克里米亚战争期间,士兵的死亡率很高并且在不断上升。但造成死亡的原因并不仅仅是战斗。护士、分析师兼数据专家 Florence Nightingale 利用这个精美的数据可视化,揭示出大多数死亡实际上是由槽糕的医疗措施造成的。螺旋图表中的阴影部分表示死亡总数,其中深色部分表示因战斗造成的死亡人数。人们能够一目了然地看出问题的背后另有原因,而且影响非常严重。Nightingale 的医疗专业知识和医护实践经验让她发现,士兵死亡大部分源于恶劣的医疗条件。这一原因令人惊讶,但可加以预防措施。
这项研究是英国皇家专门调查委员会对克里米亚战争中士兵死亡原因调查的一部分。Nightingale 与维多利亚时代的统计学先驱 William Farr 一起工作,后者并不支持采用可视化的想法,但 Nightingale 坚持自己的意见并积极推广这一现在已经非常著名的可视化。
可见,可视化有多个优势:


  • 有效呈现重要特征
  • 揭示客观规律
  • 辅助理解事物概念和过程
  • 对模拟和测量进行质量监控
  • 提高科研开发效率
  • 促进沟通交流和合作
信息化时代,云和端的联系日益紧密,涵盖业务、系统、应用等各种维度的海量数据,每时每刻都在产生。而面对源源不断的数据,如何有效地表达与传递数据背后的价值,是企业作出更精准分析决策的关键!
相信,简单的可视化大家都经常在使用,但如果想要得到比较高阶的可视化图表,那就要借助一些其他的工具。例如,程序员们最爱的Python爬数据,虽然更高级,但是上手难,成本较高,而且,后期维护时间成本高,可能花费较多时间与开发人员沟通,既费时又费力,所以对于可视化小白来说,既费时又费力!

目前,除了这些编程软件,也有许多简单易上手的可视化工具,做出来的可视化效果图也很不错,甚至比 Python 做出来都要炫酷。
废话不多说,可以先看看效果展示:


2022年可视化素材盘点
https://www.zhihu.com/video/1487858773926141952

数据可视化,最常见的莫过于各类条形图、折线图、饼图、雷达图等可由软件直接生成的图像,然而,这些图像局限于对特定数据的表达。复杂的应用场景也不断涌现,单纯的二维数据可视化不再满足物理世界的构建,基于地理环境信息的三维时空信息可视化场景及其真实感、实时性、动态交互一再被提及,三维可视化引擎逐渐走入人们视野,数字孪生可视化对地理空间数据、社会网络关系等多维数据进行可视化成像,被广泛利用。
基于数字孪生实时渲染技术,跨系统、业务、格式,实现场景可看、可控、可交互、可预测,集成行业AI、用户行为标签、BI、物联网能力,助力行业互联网+,节省数据管理成本,提高场景管理效率,便于用户科学决策。
易知微深耕数据可视化领域,拥有较完备的可视化产品体系和项目交付能力,产品紧密结合用户需求,形成了一系列行业可视化决策产品,现已广泛应用于智慧楼宇、智慧园区、智慧城市、数字政府、数字乡村、智慧文旅、工业互联网等众多行业领域。
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比如:

1、智慧运维
量子通信是指利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型通讯方式。量子传输数字孪生场景旨在整合基于建筑空间和位置信息的时空大数据平台,将量子城域网做到可视、可管、可控。

数字孪生-智慧运维

2、智慧社区
智慧社区项目借助地理信息技术、三维虚拟化等高科技手段,通过 1:1 高精度还原社区楼宇、交通道路等情况,集楼宇各楼层、室内室外一体化的二三维模型为一体,分别从智慧运维、智慧交通、数字生活三大维度的场景展示,将社区核心运行系统的各项关键数据进行综合展现与实时监管。



例如,大屏端和 APP 端互相连接,即可实时查看和控制智能家居的运行情况;支持安防事件预测预警,实时调度;交通出行一网感知,可视化呈现社区周边的公共交通分布、停车场位置和出入口等情况,极大地提高社区运行效能,为居民生活出行提供安全保障和优质服务。
同时,通过智慧社区与医疗大数据平台的打通接入,可以对疫情状况进行检测。利用实时大数据和 AI 位置智能技术追溯人员历史轨迹,可以实现寻找密切接触者、辅助分析病毒传播动力学模型等功能。


数字孪生-智慧社区
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期权匿名回答  16级独孤 | 2023-2-12 15:02:21 发帖IP地址来自 中国
为什么企业用了成千上万的文字、数据和幻灯片还不能让员工看见「大象」呢?问题在于图像所承载的信息质量高、内容丰富,但商业交流中往往以文字和数据为主,即使用简单的图表,也只是散落于幻灯片中 ,不成系统。一开始的时候没有文字,人类想记录事件只好把看见的内容画下来。可是画的细节太多,记录速度太慢,于是简化再简化就成了符号,最终形成了文字。但是当我们把图像从交流中拿掉的那一刻,就意味着信息已经流失了很多,于是人类的祖先紧紧抓住图像不放,现代人手机中的各种信息大部分也被图像占据。那么,到底图像中有什么东西使我们如此难舍呢?






古老洞壁上的信息


在根源咨询公司最大的一间会议厅里,整整一面墙都涂上了一种白板油漆,当作可写可擦的白板,这个特殊的白板有 10 来米长,2 米左右高。记得我第一次拿起马克笔在上面试画,是在配合一家大型租赁公司的首席运营官,将他的 30 分钟年会演讲稿用图像的方式表达出来。我们经常在网络上看到在白板上画图的视频,随讲随画,好不精彩。实际上那些绘画过程都是经过摄像剪辑完成的。在现场拿笔真画,用绘画与文字同步捕捉信息,我应该是第一人。虽然在行业内,我被称为美国中西部第一快笔画家,但这种收集整理信息的方式对我来说也是一个巨大的挑战。在年会前一天,我利用这块新的白板反复熟悉并练习演讲内容。对于演讲来说,我的画只是锦上添花,除了很好的表演效果,并不能成为传递信息的载体,所以没有什么实际的价值。那么什么样的画才具备实际价值呢?我在墙上边画边想,思绪飘向了遥远的远古时代。

在文字还没有出现的时候,人们迫切需要沟通和交流 ,表达各自的需求,同时把他们一生中发生的故事、秉持的信念、对世界的认知和经验留给后人,或者传递给远方那些不和他们在一起生活的人。比如西班牙北部阿尔塔米拉(Altamira)洞窟的壁画就在向我们述说 2 万年以前的远古故事。很多洞穴或岩石壁上绘制的图画可追溯到史前时期,人们普遍认为,这是部落中受人尊敬的老人或者巫师的杰作(见图 3.1)。






图 3.1

那时候人类的生产力很落后,打猎的工具也十分落后。我们可以想象,用石头、木头和草绳制作的长矛去捕捉野牛是一件多么困难、多么危险的事。人们在实践中学习,但是需要一些手段来记载这些狩猎经验。绘画通常是示意性的而不是自然写实地描绘某个对象。有时,人们会用石灯照明,把动物的形象投影在岩石上,照投影刻出动物的轮廓。这些绘画是为记录狩猎方法和记载动物数量。由于当时的绘画技巧十分原始,所以图像表达远不能像照片一样真实。

文字源于图像


古人通过栩栩如生的图像把发生的事件呈现给众人,这些图像就是书面交流的开始。这种交流活动从一个人到另一个人,从一个部落到另一个部落,从一代人到下一代人,一直持续下去。

其实古人和信息时代的现代人对信息的需求是一样的,为了追求信息的速度和数量,古人不断把图像符号化、简化,否则我们现在每个人都要学会画画。

古埃及和中国这两大文明古国的共同点在于它们是象形文字的起源。顾名思义,象形文字就是从事物的形象延伸出来的文字(见表 3-1)。

象形文字出现之前,图像是唯一的记载工具,例如前面讲的洞窟壁画。后来,象形文字发展出两个分支:一是表音字,字符用以强调字的发音,比如现在的英文字母,看到字母组合,我们可以知道发音,但不知道含义;二是表意字,字符用以强调字的含义,比如现在的中文,看到字形,我们可以推测一些含义,但不一定会读。

表音字比表意字更加追求传播速度和信息量,一直简化到从字母上看不出一点所表达的意思。
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期权匿名回答  16级独孤 | 2023-2-12 15:03:01 发帖IP地址来自 北京
举个简单的例子,一般工作了以后都要交各种报告吧,纯数据让人很头大,当然也包括你的老板,把很多的数据做成可视化图表,看起来就好多了。
数据可视化是指以图形的方式展示数据,帮助用户能够更快地识别模式;交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次,展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。
数据可视化的作用

1.化繁为简,方便理解
正所谓“一图胜千言”,使用图表来总结复杂的数据,这种沟通方式使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。

2.发现新趋势、新机遇
企业收集到的消费者行为的数据,可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。通过使用大数据可视化来监控关键指标,企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。

3、增强数据交互
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据来发现其他“秘密”。这就为使用分析提供了更好的意见。
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期权匿名回答  16级独孤 | 2023-2-12 15:03:09 发帖IP地址来自 北京
说到可视化,我打算用一个非可视化的方式聊聊可视化 —— 回忆一下我那平淡无奇的往事。

三年前左右,进了一个做BI项目,当时看到BI这俩字母,根本不知道是啥啊,佯装狂懂之时,已问手中度娘,才知道是商业智能(Business Intelligence)。这才有机会接触到数据可视化这个概念。这词儿我当时还是第一次听。我不知道大家还记不记得第一次听这个词时候是什么感觉,反正我是乍一听没听懂。数据我知道是啥,可视化是个什么鬼呢?怎么听都不像中国话啊。

简单了解之后,我一拍大腿,哦!闹半天数据可视化就是把像在excel里这样的的数们搬到像饼柱线这样的图表里打扮打扮show出来啊!

实践出真知,那天我马上找了一个excel数据表,是个很简单的x市一年天气统计数据。就两列,一列时间,一列气温。这些数据看起来不错啊,规规矩矩的排列在excel的小格子里,干净整齐。那为什么要把数字放到那些图表里?这个难不住我,肯定是有人想找出x市一年内气温最高点吧,这时候柱线图显而易见的可以解决问题。

“这就是你想说的?”,我们的思考当然不能止步于此 ——

那别人是怎么想到使用柱线图的呢,怎么不是xx图?在别人想到使用柱线图之前,有没有人尝试过其他方法呢?带着这些问题,我陷入了回忆。

在柔和的bgm中,思绪已经飘到了初中教室,数学老师用直尺在黑板上画了一条意味深长的线,她转过头来对我们说,“同学们,这是一条数轴,从原点开始正方向是正数,负方向。。。”,这时候我眼前的excel中的x市的气温数值,一个个落在了脑中那条线上属于它们自己的位置,我在数轴最右侧找到了我想要的数字——42摄氏度,仿佛回忆起夏日那股热浪的同时,我突然发现,这不就是可视化么,那既然数轴这根儿线已经可以帮我解决问题,那柱图瞎凑啥热闹呢?那我又很自然的想到,原来不管柱图还是线图,其实就是互相垂直的两根儿线而已(学术点儿叫正交)。多了一根线,就能多呈现一个维度的信息,所以在柱图里,我就可以很容易的找出这个最高的温度对应的时间是哪月哪天。

总结:以上则是一个正常人由于自身正常的生理需求(快速聚焦数据,理解数据)而进行的合理的、有逻辑的推导过程。这实际上是一个帮助人把原本在excel中繁杂无规律的数据变得有规律、易查看的过程,也就是我理解的可视化。

那么我们回到最初的问题,就变得很容易回答了。
为什么需要汽车?因为有快点到达目的地的需求啊
同理:
为什么需要可视化?因为有快点理解数据的需求啊: )
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期权匿名回答  16级独孤 | 2023-2-12 15:03:22 发帖IP地址来自 北京
一句话回答:可视化能够提高效率,如果如果没有可视化,我们的决策就会低效,这会导致金钱、时间的损失,甚至危及健康与生命。


从可视化课程中找到的,几个简单的例子说明可视化为什么高效。
一、一个几乎被用烂的例子,找到下面的3的数目。


如果用一点可视化的方法,添加颜色映射,是不是省时又省力?


二、看下面一张表,介绍了各个工厂小麦(Cereal)的元素含量。你能否回答这些问题,看花了多长时间。
1.那种小麦钾(potassium)含量更高?
2.钾(potassium)和纤维(fiber)之间是否有什么关系?如果有,哪些品种的小麦不符合这种关系?
3.那家工厂(manufacturer)生产最健康的小麦?


然后,看下面的这张图,他们表示了相同的信息量,回答同样的问题,你花了多长时间?


三、下面的四条数据集(I,II,III,IV),告诉我他有什么区别?


你会发现,虽然他们感觉不同,但你计算一下发现,他们好像是一样的(后面四个不知道咋翻译,反正后面四个指标也是一样的):

  • l x平均值均为9.0
  • l y的平均值均为7.5
  • l 最小二乘回归方程都是y=3+0.5x
  • l 平方误差的和均为110.0
  • l regression sums of squared errors (variance accounted for by x) = 27.5
  • l residual sums of squared errors (about the regression line) = 13.75
  • l correlation coefficient = 0.82
  • l coefficient of determination = 0.67
然后我们给出他们的图,一目了然



-----------------------分割线----------------------------------------------------------------------
下面将按照这个结构,对这个问题展开回答。
一、什么是可视化
二、可视化在哪些地方帮到了我们
三、对可视化理解与使用上的误区
做可视化的人,下面很多图都看过,我尝试对这些内容从不同的角度组织一下,各位轻拍。

一、什么是可视化(这一节有点学术)
在计算机学科的分类中,利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视表达以增强认知的技术,称为可视化。它将不可见或难以直接显示的数据转化为可感知的图形、符号、颜色、纹理等,增强数据的识别效率,传递有效信息。
可视化包括科学可视化、信息可视化与可视分析。
1.科学可视化在三个方向中出现最早,也最完善,主要针对真实存在的各种科学数据,应用在物理、化学、气象气候、航空航天、医学、生物学等领域。
2.信息可视化处理的对象是抽象的、非结构化数据,如文本、图表、软件、复杂系统等。其关键问题是在有限的展现空间中以直观的方式传达大量的抽象信息。
3.可视分析从911(没错,就是那次恐怖袭击)之后被美国的政府及科研机构提出来,被定义为以可视交互界面为基础的分析推理科学,融合了图形学、数据挖掘和人机交互等多项技术。

二、可视化在哪些地方帮到了我们
这一部分中,我们打乱可视化的三个方向,从应用领域角度,看看可视化在哪些地方帮到了我们,或很可能会帮到我们。
1.医疗与卫生
1.1找到(验证)霍乱的发生与传播
这幅可视化作品是由一名流行病学家John Snow创作的,他是一名伟大的流行病学家。为了研究霍乱的传播,他于1854年创作的伦敦某个区域霍乱发生与水井的关系图。在图中,标出了水井,并且用横线标出了霍乱发生的人数。通过该可视化,直观且有力的证实了霍乱的传播与水井的关系,封住特定的水井,霍乱的传播明显减弱。





1.2证明了公共卫生与存活率的关系
现代护士之母——蓝丁格尔(Florence Nightingale),是克里米亚战争期间的一名护士,她通过在报告中使用的新的可视化的形式,有力的证明了公共卫生条件在存活率上的重要作用,并成功说服了议会就此展开了进一步调查。
在图中,蓝色部分半径代表了传染病和其它疾病的死亡人数,红色代表了受伤的死亡人数,黑色代表了其它的死亡人数。可以直观看出,非战斗死亡人数的比例很大,间接说明了公共卫生条件对战场存活率的作用。



1.3辅助诊断
没有CT,大夫就没法给病人诊断,严重后果就是没查出病因病人挂了。





2.交通
2.1对普通用户:实时路况报告
印象最深的,就是师姐下班前,经常一边跟我们聊天,一边刷新交通委的实时路况,在交通稍微畅通些时,再动身出发。这是交管局的实时路况播报的结果和路牌,通过最直接的颜色映射,以可视化的方式呈现拥堵情况,减小了堵在路上的几率。




2.2对管理者:实时监测、优化道路及交通、交通管制等
在今年举办的第一届可视分析大会(ChinaVA)上,有幸听了北京市交通信息中心王立勋老师的报告,三个感触,第一是交通数据是真正的多源异构大数据,第二是可视化在目前的交通监控、数据分析上发挥了重要作用,第三是还有很多事要做。分享其中的两张ppt。





下面再给几张看上去很“炫”的交通数据可视化与可视分析的图。











3.工业生产
3.1鱼骨图帮助提高效率,分析因果
鱼骨图由日本管理大师石川馨先生所发明,故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法,它也可以称之为“Ishikawa”或者“因果图”。这是管理学大师将可视化加入管理学思想的结果。



3.2监控生产
通过可视化的方式,可以实时监控各个生产环节的情况。不仅能够通过直观的方式对生产情况概况进行了解,对于生产过程中的异常,也能够及时的发现,提高了效率。





4.反恐
少数派报告中的情节。影片展现了未来先进的预防犯罪的手段,来事前得到犯罪信息,借以根除犯罪。在预防犯罪的小组里,领导约翰-安德顿(Chief John Anderton,汤姆-克鲁斯饰)的工作是最卖力的。。。
在这个预测犯罪的场景中,使用了各种可视化、交互及分析的方法,这也是可视分析提出的一个终极目的:通过可视化的方式分析各种多源异构的数据,最终实现对恐怖行为的预测和防范。
这,就在不远的将来。


5.信息传播
目前可视化在这个角度发挥的作用最为公众所熟知,我们举几个例子:
5.1拿破仑东征
1812年拿破仑进攻俄国的情况,笔文字描述要直观很多吧。


5.2 1864年法国红酒的出口情况


5.3 美国2010年中期大选与2008年大选各区域民意的变化


5.4 H7N9禽流感发病情况



5.5用户在一段时间,将他们的SUV卖掉,转手买了一辆更小的车。用户在品牌和车辆容量上是如何选择的,这幅图以可视化的方式给了答案


等等等等吧。
6.财经、文化、民生、军事等等其它方面,就不再一一举例了。这方面的内容,可以参考涂子沛先生的《数据之巅》上关于数据可视化的内容。包括美国LEHD项目、林正祥先生基于地图的可视化等等。

三、对可视化理解与使用上需要注意的问题
1.信息传播是可视化的作用之一,也是最被广泛使用和认为的一项功能。但可视化发挥的积极作用远不止此。这也是经常被人们误解的。
2.可视化不同于信息图,相比信息图,可视化与可视分析数据量更大,目的也不尽相同。
3.可视化不仅能锦上添花,也能雪中送炭。
4.可视化与数据密不可分。相信在大数据时代,可视化与可视分析能够发挥更大的作用。

参考资料:

  • l 《数据之巅》,涂子沛,2014
  • l 《数据可视化》,陈为等,2013
  • l 维基百科
  • l 百度百科

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