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数据文化

数据分析和可视化探讨

 
 
 

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图表互动简释  

2010-08-06 02:29:25|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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最近看了一个国内著名报表厂家对其“强互动性”Flash统计图的介绍,有点诧异它对图表互动性的理解。感觉有必要对图表互动性做一些简介和澄清,以免从事BI的同事受到误导。

首先我们来看一看这个“强互动性”Flash统计图。因为没有机会直接试用这个软件,以下是它的宣传资料里对其统计图互动性的介绍。

图表互动简释 - datavis - 数据文化
 

这些功能大致可以归纳为对图表的移动,拉伸,和压缩。总体来讲,这些操作没有在任何方面提升图表提供信息的能力,或者让用户可以看到不同和更多的信息。难道互动图表就是这些最表层的调整吗?

实际上图表的互动功能已经有了很多的研究。远在70年代,贝尔实验室的Cleveland就提出来Brushing的概念。在后来的几十年里,其他的科学家在可视化的领域里也做了大量的对互动性的研究,形成了一整套理论和实际案例。

最简单的图表的互动是通过选择一个区域,把图表的显示拉近(Zoom)到选择的数据。

图表互动简释 - datavis - 数据文化

这个功能和前面提到的拉伸缩小有一定的相似,但存在一些根本的区别。拉伸图表只是对图表显示的一个纯粹的放大,不涉及的任何重新的计算和处理。最后的效果和用户那一个放大镜来看同样的图表没有本质区别。

而数据的拉近是对数据的一种过滤。过滤后的数据子集会在图表上再一次计算和呈现。比如上例中,因为数据的过滤,点的大小范围得到了重新计算。范围从原来的15%-35%缩小到18%-23%。这样被选中的三个点的大小有了更明显的区别。这是只拿一个放大镜对着原图不能达到的效果。

另一种互动功能是让用户可以自己控制通过什么样的形式来观察数据。比如我们可以通过每个点的图形来观察一个变量,而不是通过点的大小。

图表互动简释 - datavis - 数据文化
 

当然用户对图表的控制不需要局限于对数据显示方法的控制。一个完整的可视化解决方案可以让用户控制图表的每一个方面。总之,图表互动分析的目标是让用户可以随心所欲的控制数据的显示和计算。对图表显示做一些微小的调整还远远没有达到这个目标。

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