作者 | 向倩文
來源 | 數據產品手記
大多數人對數據可視化的第壹印象，可能就是各種圖形，比如Excel圖表模塊中的柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點圖等等，就不壹壹列舉了。以上所述，只是數據可視化的具體體現，但是數據可視化卻不止於此。
數據可視化不是簡單的視覺映射，而是壹個以數據流向為主線的壹個完整流程，主要包括數據采集、數據處理和變換、可視化映射、用戶交互和用戶感知。壹個完整的可視化過程，可以看成數據流經過壹系列處理模塊並得到轉化的過程，用戶通過可視化交互從可視化映射後的結果中獲取知識和靈感。
圖1 可視化的基本流程圖
可視化主流程的各模塊之間，並不僅僅是單純的線性連接，而是任意兩個模塊之間都存在聯系。例如，數據采集、數據處理和變換、可視化編碼和人機交互方式的不同，都會產生新的可視化結果，用戶通過對新的可視化結果的感知，從而又會有新的知識和靈感的產生。
下面，對數據可視化主流程中的幾個關鍵步驟進行說明。
01
數據采集
數據采集是數據分析和可視化的第壹步，俗話說“巧婦難為無米之炊”，數據采集的方法和質量，很大程度上就決定了數據可視化的最終效果。
數據采集的分類方法有很多，從數據的來源來看，可以分為內部數據采集和外部數據采集。
1.內部數據采集：
指的是采集企業內部經營活動的數據，通常數據來源於業務數據庫，如訂單的交易情況。如果要分析用戶的行為數據、APP的使用情況，還需要壹部分行為日誌數據，這個時候就需要用「埋點」這種方法來進行APP或Web的數據采集。
2.外部數據采集：
指的數通過壹些方法獲取企業外部的壹些數據，具體目的包括，獲取競品的數據、獲取官方機構官網公布的壹些行業數據等。獲取外部數據，通常采用的數據采集方法為「網絡爬蟲」。
以上的兩類數據采集方法得來的數據，都是二手數據。通過調查和實驗采集數據，屬於壹手數據，在市場調研和科學研究實驗中比較常用，不在此次探討範圍之內。
02
數據處理和變換
數據處理和數據變換，是進行數據可視化的前提條件，包括數據預處理和數據挖掘兩個過程。
壹方面，通過前期的數據采集得到的數據，不可避免的含有噪聲和誤差，數據質量較低；另壹方面，數據的特征、模式往往隱藏在海量的數據中，需要進壹步的數據挖掘才能提取出來。
常見的數據質量問題包括：
1.數據收集錯誤，遺漏了數據對象，或者包含了本不應包含的其他數據對象。
2.數據中的離群點，即不同於數據集中其他大部分數據對象特征的數據對象。
3.存在遺漏值，數據對象的壹個或多個屬性值缺失，導致數據收集不全。
4.數據不壹致，收集到的數據明顯不合常理，或者多個屬性值之間互相矛盾。例如，體重是負數，或者所填的郵政編碼和城市之間並沒有對應關系。
5.重復值的存在，數據集中包含完全重復或幾乎重復的數據。
正是因為有以上問題的存在，直接拿采集的數據進行分析or可視化，得出的結論往往會誤導用戶做出錯誤的決策。因此，對采集到的原始數據進行數據清洗和規範化，是數據可視化流程中不可缺少的壹環。
數據可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術解決了在二維平面顯示三維物體的問題。
但是在大數據時代，我們所采集到的數據通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。如何從高維、海量、多樣化的數據中，挖掘有價值的信息來支持決策，除了需要對數據進行清洗、去除噪聲之外，還需要依據業務目的對數據進行二次處理。
常用的數據處理方法包括：降維、數據聚類和切分、抽樣等統計學和機器學習中的方法。
03
可視化映射
對數據進行清洗、去噪，並按照業務目的進行數據處理之後，接下來就到了可視化映射環節。可視化映射是整個數據可視化流程的核心，是指將處理後的數據信息映射成可視化元素的過程。
可視化元素由3部分組成：可視化空間+標記+視覺通道
1.可視化空間
數據可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環形圖、3D地圖等。
圖2 可視化空間示例
2.標記
標記，是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來代表數據屬性的歸類。
根據空間自由度的差別，標記可以分為點、線、面、體，分別具有零自由度、壹維、二維、三維自由度。如我們常見的散點圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別采用了點、線、面、體這四種不同類型的標記。
圖3 標記類型示例
3.視覺通道
數據屬性的值到標記的視覺呈現參數的映射，叫做視覺通道，通常用於展示數據屬性的定量信息。
常用的視覺通道包括：標記的位置、大小（長度、面積、體積...）、形狀（三角形、圓、立方體...）、方向、顏色（色調、飽和度、亮度、透明度...）等。
圖3中的四個圖形示例，就很好的利用了位置、大小、顏色等視覺通道來進行數據信息的可視化呈現。
「標記」、「視覺通道」是可視化編碼元素的兩個方面，兩者的結合，可以完整的將數據信息進行可視化表達，從而完成可視化映射這壹過程。
關於可視化編碼元素的優先級，以及如何根據數據的特征選擇合適的可視化表達，下次會專題來分享下。
04
人機交互
可視化的目的，是為了反映數據的數值、特征和模式，以更加直觀、易於理解的方式，將數據背後的信息呈現給目標用戶，輔助其作出正確的決策。
但是通常，我們面對的數據是復雜的，數據所蘊含的信息是豐富的。
如果在可視化圖形中，將所有的信息不經過組織和篩選，全部機械的擺放出來，不僅會讓整個頁面顯得特別臃腫和混亂，缺乏美感；而且模糊了重點，分散用戶的註意力，降低用戶單位時間獲取信息的能力。
常見的交互方式包括：
1.滾動和縮放：當數據在當前分辨率的設備上無法完整展示時，滾動和縮放是壹種非常有效的交互方式，比如地圖、折線圖的信息細節等。但是，滾動與縮放的具體效果，除了與頁面布局有關系外，還與具體的顯示設備有關。
2.顏色映射的控制：壹些可視化的開源工具，會提供調色板，如D3。用戶可以根據自己的喜好，去進行可視化圖形顏色的配置。這個在自助分析等平臺型工具中，會相對多壹點，但是對壹些自研的可視化產品中，壹般有專業的設計師來負責這項工作，從而使可視化的視覺傳達具有美感。
3.數據映射方式的控制：這個是指用戶對數據可視化映射元素的選擇，壹般壹個數據集，是具有多組特征的，提供靈活的數據映射方式給用戶，可以方便用戶按照自己感興趣的維度去探索數據背後的信息。這個在常用的可視化分析工具中都有提供，如tableau、PowerBI等。
4.數據細節層次控制：比如隱藏數據細節，hover或點擊才出現。
05
用戶感知
可視化的結果，只有被用戶感知之後，才可以轉化為知識和靈感。
用戶在感知過程，除了被動接受可視化的圖形之外，還通過與可視化各模塊之間的交互，主動獲取信息。
如何讓用戶更好的感知可視化的結果，將結果轉化為有價值的信息用來指導決策，這個裏面涉及到的影響因素太多了，心理學、統計學、人機交互等多個學科的知識。
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