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超实用的数据可视化零基础教程之实战案例篇

chenjj 2017-08-16 大数据, 数据可视化, 行业新闻 3,399 views

现在就开始做一份数据的可视化表，一步步的来看下我们如何获取数据，以及如何进行可视化的展示。

在上章内容中，提到了关于【数据可视化迭代过程】的步骤，这也能看出整个过程包含的步骤，大致有：

确定主题 – 数据获得 – 图表选择(表达)- 图表绘制

当然了我们也可以看到可视化是要一个不断迭代的过程，步骤之间都需要多次的迭代修改的。

确定主题

这肯定是第一步了，在做数据可视化的时候，首先你要明了你要做什么，想要从数据获中取什么信息，有了目标才能明确的往下做。

那我们这次还是来做关于空气质量PM2.5的数据展示，了解历年来PM2.5的实际情况和发展趋势。

数据获得

对于全国空气质量的数据，最权威的来源肯定是来自于中国环境监测总站(http://www.cnemc.cn/)的数据提供。但是监测总站的API提供的并不是很详细，还有很多第三方也提供类似的API接口，比如PM25.in(http://pm25.in/)，在API说明上做的很详细，他们的数据每日更新。所以这次我们选择PM25这个网站来获取数据源。

我们可以看到PM25提供的内容是相当多，包括PM2.5、AQI、PM10、CO、NO2、O3等等。我们只需要PM2.5的数据，所以我们把其他不需要的数据都可以去除掉，同时把Json的数据转换为CSV的数据格式，这里转换数据只是为了下一步处理方便，我这边是选用Processing来做数据可视化处理的。如果你用D3.js，Echart来做的话，Json可能会更方便点。

图表选择(表达)

对于很多人(非设计师)来说数据可能容易获取，但是像要把数据转换成合适的图表进行表达反而非常困难的。因为同样的数据，用不同的图表进行展示出来，得到的效果是完全不一样的。平时可能用到最多的就是通过Excel来做图表，在Excel2010的版本里面，提供了10类共53个图表，还提供了什么数据透视图，自定义图表等等，总之种类非常多。不过尽管图表种类繁多，但其基本类型只有以下几种：

曲线图：用来反映随时间变化的趋势。
柱形图：用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。
条形图：用来反映分类项目之间的比较。
散点图：用来反映相关性或分布关系。
饼图：用来反映构成，即部分占总体的比例。
地图：用来反映区域之间的分类比较。

那知道了，基础图表的类型，那怎么去选择。国外专家Andrew Abela他将图表展示的关系分为4 类：比较、分布、构成、联系。然后根据这个分类和数据的状况给出了对应的图表类型建议。当我们不确定使用什么类型的图表的时候，可以参考下这个图。

图表绘制

俗话说【不会撸码的交互不是好的数据可视化设计师】，现在市面上有各式各样的可视化的方法和工具，但坦白来说【这些可视化工具都是大坑!!!】，要想做好可视化的表现，最好的方式还是需要掌握一门编程语言，只有这样你才能最合适的表达清楚出你想传达出来的数据信息。

这里给各位想跳入数据可视化这个大坑的设计师们(编程大佬请无视)，推荐一下Processing这个创意编程语言。

Processing是美国麻省理工学院媒体实验室旗下美学与运算小组创造出来的(搞设计的人做出来的编程语言)，非常容易上手，代码逻辑也很简单，几段代码就能做出十分出现效果的展示。

不过Processing没有代码提示的功能的，用起来还是十分痛苦的，经常是因为一个单词写错了，而造成程序报错。不过后来我发现到Subilme Text能支持Processing的编译环境，而且能提供代码提示功能，简直是发现新大陆一样，从此Processing用起来再也不费劲了。

确定用Processing来实现后，我们继续来做PM2.5的可视化展示。国家环保部将空气质量分为六个等级，分别用绿、黄、橙、红、紫、褐六个颜色来标注，对于着优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染六个空气质量。我们要展示历年来PM2.5的实际情况和发展趋势，就可以把每天的空气质量转换一个个不同颜色的小方格，通过颜色的区别来展示当天的PM2.5情况。