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跟着DT时代的到来，传统的统计图表很难对复杂数据进行直不雅地展示。这几年数据可视化作为一个新研究范畴也变得越来越火。成功的可视化，如不雅做得漂亮，虽外面简单却富含深意，可以让不雅测者一眼就能洞察事实并产生新的懂得。可视化(visualization)和可视效不雅(visual)两个词是等价的，表示所有构造化的信息表示方法，包含图形、图表、示意图、地图、故工作节图以及不是很正式的构造化插图。

根本的可视化展示方法，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很轻易经由过程各类软件(如Excel)轻易生成，这些办法是常见可视化问题的优胜且强大年夜的解决筹划。然而，应用这些办法的最佳方法局限于一些特定的数据类型，并且其标准型和广泛性意味着它们根本无法达到新鲜性。如不雅对地舆空间数据、社会收集关系、多维数据进行可视化，直不雅地传递数据期望表达的信息是须要特定的图表类型来展示。

让我们一路来看几个经典的可视化，不雅测它们是若何充分应用其源数据构造的。

1. “美国大年夜选”数据可视化

应用ECharts绘制桑基图。

在美国大年夜选时代，美国媒体做了不少与之相干的数捷报道，让我们往返想一下，他们是若何精细国大年夜选的数据可视化的吧!

R说话是一套开源的数据分析解决筹划，几乎可以自力完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作，并且可以完美合营其他对象进行数据交互。5) R说话拥有顶尖的制图功能。不仅有 lattcie包、ggplot2包对复杂数据进行可视化，更有rCharts包、recharts包、plotly包实现数据交互可视化，甚至可以应用功能强大年夜的shiny包实现R与web整合安排，构建网页应用，赞助不懂CSS，HTML的用户能应用R快速搭建本身的数据分析APP应用。

下图为各洲“选举人票”的┞芳比情况。作者设计了两种表示办法，一是以“选举人票”的分布做为调处，一是直接以美国地图作为调处。除此图上方两边选举人票总体数量比较外，鼠标移至各洲上方还能显示各洲“选举人票”数量及对希拉里与特朗普的支撑比例。

关于第三方选举人影响的情况(在只有两种选择和有四个选举人的情况下，选平易近的立场又是如何呢?)

特朗普的粉丝更多的是公立黉舍出身，而希拉里的则大年夜都为精英阶层。

2. 社会关系可视化

社会收集分析(Social Netwrok Analysis，SNA)是在传统的图与收集的理论之上对社会收集数据进行分析的办法。跟着仁攀类进入了移动互联网时代，社会收集数据成了重要的数据资本。SNA的本质是应用各样本间的关系来分析整体样本的群落现象，并分析样本点在群落形成中的感化以及群落间的关系。

近几年手机端网游越来越看重游戏用户社交性设计。这款游戏的弄法设计特别强调强社交性：用户可以在游戏内组建家族，家族成员有不合的职务等级，用户也可以在游戏内给石友赠地道具。我们大年夜数据库中收集采取了部分用户的家族数据(Nodes)和石友沟通数据(Links)。个中Nodes数据集包含Id(用户ID)、Label(用户名称)、Group(所属家族)、Level(等级)的信息;Links数据集包含Source(提议方)、Target(接收方)和Weight(斗气数量)信息。

大年夜收集图可以看出，不百口族的成员根本慎密联系袈溱一路，并经由过程一些关键成员与其他家族成员接洽。例如我们发明右下角的那个社群的成员先经由过程user1用户、再经由过程user12用户跟其他社团成员联系袈溱一个大年夜收集图中。

我们也可以用Gephi软件快速绘制社会收集图，并对其进行美化。

城市热力争也是近年来异常风行的一种地舆信息可视化方法，经由过程色彩的深浅表示不合地区的实际数值大年夜小。

3. 地舆信息可视化

在第一个例子中，我们已经见识到了地舆信息可视化的魅力。接下来我们简单懂得下若何应用Remap包快速绘制可交互的地图数据可视化。今朝托管在github，https://github.com/lchiffon/REmap。

百度迁徙图是近年来异常风行的一种地舆信息可视化，可以经由过程连线动态查看人口流向。此处给大年夜家绘制一幅动态航班图的地舆信息可视化图，大年夜家点击链接(http://langdawei.com/REmap/REmapExamples/Nanchang/html/demo1.html)可查看动态效不雅。

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本文标题：数据可视化之美：经典案例与实践解析

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