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简述近代数据可视化三大浪潮,Tableau分析预测未来!

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在十五年前,没有 D3,没有 Tableau,没有 ggplot 甚至没有 Prefuse / Flare。如果您想进行可视化,您可能得使用新发布的 Cytoscape,尽管它是为生物信息学设计的,用于收集和分析复杂的生物数据(如遗传密码)。

今天,数据分析师们可以使用比以前更多的工具。我们不再将数据可视化视为通用方法,而是将它分为以下几类:

  • 分析师使用 BI 工具进行报告
  • 开发人员使用代码进行自定义数据可视化
  • 记者创作数据驱动的文章
  • 数据科学家利用探索性的数据进行分析

这些分类将直接关系到特定的工具和模式,而它们也已经开始转变。慧都BI拥有超过15年的技术沉淀,经历了近代数据可视化的三大浪潮,因此在本篇文章中将首先概述近代数据可视化的三大浪潮,然后分享如何在第三次数据可视化浪潮中达到顶峰,企业级BI业务分析解决方案,让数据创造无限价值。

浪潮一:清晰度

在现代数据可视化中,Edward Tufte 的工作是数据可视化第一个浪潮的中心,他强调清晰,简单和直接的一对一数据点映射。从这个时代开始,我们看到了斯巴达色彩方案的兴起,标签和自然语言标题的重要性,以及一种理想化的完美图表——可以立即读取,访问,并可执行。这种图表具有清晰的结构和规则,就像您可能在 The Elements of Style 中看到的那样。

浪潮二:系统

第二个浪潮专注于系统化信息编码,这是开发数据可视化工具所必需的。而在这个主题中,最有影响力的著作是 Leland Wilkinson 的《The Grammar of Graphics》。在第一个浪潮中,图表是用来讲故事的。而在这个浪潮中,图表是工具规格的输出。《The Grammar of Graphics》旨在能让人们创建一个图形集合,如果我们现在看一看任何数据可视化库,我们仍然可以发现这个思想在起作用。

这些库专注于“配方”,允许人们采用任何一组构建块,并通过定义的“语法”生成一组接近无穷的示例。每个示例都可能是一个有效的图表,因为它是使用可接受的起点构建的。然而,Wilkinson 承认,仅仅因为数据和图形之间的逻辑关系可以定义,并不意味着图表都有着有用的含义。而图形语法和构建它们的工具并不能保证易读性。

第二次浪潮带来了一些成果——人们制作了无数的仪表板和报表,但有时放弃了设计最佳实践。

浪潮三:融合

近年来,工具和用户期望已经融合在一起。R 和 Tableau 等现代平台是围绕图形语法的基础所构建的。与此同时,消费者更加精通设计,能够制作出漂亮的可视化。

因此,我们需要将重点从单个图表转移到产品的构建,评估和交付上。例如,在 Netflix 中,我们正在使用分析手册做试验,旨在解释数据可视化并促进协作和沟通。

这些因素都有助于我所认为的第三次数据可视化浪潮,其特点是围绕以下主题的思维方式转变:

01 创建图表以供重复使用

这要求我们摆脱对即时可读的独立图表的期望。我们目前正在评估为单次访问而设计和优化的数据可视化。这很好,但我们还需要促进,评估和更好地理解为多次访问而设计和优化的数据可视化。UI 和 UX 需要成为第一关注点,而交互性并不仅仅是一个几何属性。要做到这一点,我们需要摆脱使用孤立的模型来创建定制的数据可视化,并从大型软件开发社区常见的合作项目中引入最佳实践。

02 促进批评

批评是让我们在夸奖数据可视化之余,还能诚实地提出不足之处。如果我们想要社区向前发展,我们需要做更多的事情。但批评真的很难很难听到。我们需要积极努力地发展我们的社区,让它成为一个能够给予,接受和处理批评的地方。

03 理解设计

调查结果表明,设计是提高数据可视化的一个重要主题。但是,从业者对设计的含义并不清楚。设计是平面设计吗?UI 设计?一般设计思维概念?信息设计?而这第三次浪潮可能会强调一个更透彻的理解——关于如何将设计融入数据可视化领域。在很多地方,这已经发生了,但它应该继续发展成为数据可视化专业人员早期职业发展的一部分。

04 拥抱注意力经济

当我第一次从斯坦福来到 Netflix 时,我天真地认为:因为这是一项业务,所以员工将被迫使用和了解我所做的数据可视化。但我很快发现并非如此。Netflix 的文化反对这种独裁,但更多的是,我的利益相关者试图做出关键决策,我的数据可视化作品与十几个或更多的其他仪表板和报告相互竞争。

因此,我们在 Netflix 中的工作利用图像、GIF、俏皮的色彩和新颖的视觉方法来满足用户的需求。虽然一般来说,禁用“图表垃圾”是一个很好的规则,但就像所有事情一样,它可能过于严格了。承认注意力经济的存在可能是一个更好的方式,即使在数据驱动的组织中,这也将带来更有效的数据可视化。

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