【数据挖掘】数据的可视化

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数据可视化的秘密


Hans Rosling所做的数据图值得研究。数据展示的基本信息有2个维度：
1) x轴， 人均收入
2) y轴， 人均寿命
这两个轴是作者想要表达的最基本信息。图上的每个点代表一个国家，该点所在的x-y位置代表了国家的人均收入和人均寿命。人均寿命的刻度线性增长(25岁，50岁，75岁)，但人均收入的刻度是指数增长(400元，4000元，40000元)。人均收入的刻度非常值得注意，否则很容易给人造成错误的印象。比如说三个国家A，B，C，人均收入分别为40, 4000, 40000元。尽管在图表中，A和B，B和C都只相差一个刻度，但C和B的收入差距实际上A和B收入差距的10倍！

此外，还有两个维度的辅助信息:
3) 圆圈大小，国家人口
4) 圆圈颜色，国家所在区域
平面可以自然的分为两个维度(比如上面的x和y)。为了增加其他维度的信息，我们需要考虑其他的独立表示方法。数据点可以有尺寸大小和颜色变化。正如这里所显示的，Han Rosling利用这两个图像特征来表示两个独立的维度(国家人口，国家所在区域)。

通过整个视频中年份的变化，Han Rosling还有一个明显的
5)时间维度。利用动画的形式来记录信息随时间的变化状况，是数据可视化中常用的手段。然而，在使用动画的时候需要谨慎。动画会留给观众相对比较少的时间进行深入思考。所以在动画过程中需要适当的暂停(或者截图)来显示一些典型状况。

最后，整个数据还有一个非常隐藏的信息维度，就是Han Rosling不时的会表明某个圆圈所代表的
6)国家名称。也就是说，国家名称也是一个隐含的，随时可以获知的信息。
【作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！】

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关键词：数据挖掘 可视化 数据可视化 Blogs youku 两极分化 国家 数据 平面 挖掘

好棒的可视化。

动态的气泡图，许多软件其实都可以实现，多了一个时间轴的维度而已