我們為什麼要做數據可視化？數據可視化的真善美是什麼？

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數據，聽起來是與普通生活幾乎毫無關聯的辭彙，如果不是從事運營、UI、產品、技術等相關領域，或者愛好炒炒股、買買彩票，數據幾乎與大多數人不會扯上什麼關係。

我們先來看看數據與數據可視化的大體釋義——

數據

是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。在計算機系統中，數據以二進位信息單元0,1的形式表示。

數據可視化

是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

我們為什麼要做數據可視化？數據可視化的真善美是什麼？下面給大家看去年微博平台熱點事件的一張圖。

上圖是2016年6月份微博話題、關鍵詞被提及的統計次數趨勢數據表。歸納下來可以稱之為「三個事件」：

1 吳亦凡事件

吳亦凡事件並不是發生在截圖中的這個時間段，而是發生在截圖之後的6月14日，一直延續到現在似乎已發展成為現實版連續劇。
截圖中的高點，是吳亦凡宣傳新片前後所達到的峰值，截圖之後時間段所發生的事件，加之當事人、相關人士、媒體拉鋸戰展示出的數據「K線」，必定會促使新峰值的產生。

2 朴有天事件

6月10日，一名李姓女子向韓國警方提起對朴有天的性侵訴訟，5天後相繼有四名女性向警方提出訴訟，此事件在微博大規模發酵，代表朴有天關鍵詞的這根紅線早已不是截圖中的低起伏狀態。

3 李易峰事件

5月27日，李易峰駕駛蘭博基尼在北京朝陽區與橋墩相撞；
6月16日，李易峰蘭博基尼案出結果，李易峰因事故逃逸、駕駛未懸掛車牌的車兩項違法行為，罰款2000元，記24分；
截圖數據線基本可以呈現事件被曝光、多方發聲、粉絲維護、各方拉鋸、當事人官方發聲的數據波動情況。

我們可以看到，針對微博這個大平台所產生的這些數據，不僅僅只是冰冷冷的數字，在應對數據線、甚至是人為製造數據線起伏的背後，也許就站著一整支訓練有素的應對隊伍。

而數據可視化，讓這隻隊伍所看到的更直觀、反應更迅速、應對更準確、預測更準確，在做宏觀規劃時，單一部門內部的協調、多部門的協作更為快捷。

所以，我覺得數據可視化就是用一幅圖「告訴」用戶一個深層次的故事。它將強大又複雜的數據和文字通過圖形化的方式清晰、有效的傳達給用戶正確有用的信息內容。

而我們熟悉的那些地圖、表格和最原始的統計圖表（餅圖、柱狀圖、直方圖、散點圖），這些都是數據可視化的最基礎和常見應用。

Beautiful Visualization

以上所說的，只是數據可視化真與善，如果在此之上，達到數據可視化的『美』，就更好了。

最初人們都是使用靜態數據可視化，但是互動式數據可視化也隨之迅速發展，讓用戶更先進的與數據可視化進行查看，得到更深層次的細節、更為清楚的具體數據。而設計師們就是要設計一種表現形式，是二維的、動態的、靜態的、實時的還是允許交互的。

讓我們看下面收集的一些靜態的、可交互的、還有動畫過渡的可視化例子吧。

1 數據可視化最早傑出的作品

門捷列夫的元素周期表，最初的是純文本的形式，後來進行圖形化之後將多種類型的數據編碼以表格的行和列表現元素屬性的周期性變化。這是最早證明可視化圖形的高效性、內容的豐富性。

2 GIF的形式用時間換取空間

8個國家從1990-2050年的人口不同年齡人口比例變化

這是GIF動畫的形式用時間換取空間，在有限的屏幕空間中展示更多的數據。顯示隨著時間進程這8個國家不同年齡人口統計數量的變化。

當我們遇到這種要將一個內容較多的故事壓縮成了一張可視化圖形的時候，不妨用photoshop製作一個GIF,這無疑是個很好的方式，還易於在微博等社交工具傳播。

上圖也同樣是gif的數據表，可以看到叢1970-2013年美國人飲食習慣和主要食物種類人均每日消費量的變化。

3 即時交互呈現

Medicamentalia對於各國藥品價格的交互呈現

Medicamentalia是西班牙非盈利新聞機構基金髮起的，對不同國家藥品價格和人們對藥品的支付情況做出的資料庫。採用了用戶熟悉的控制項切換條件，顯示的結果也發生了變化。在選擇地區時用了複選框來定義數據需要顯示的範圍。

這是一份大型的、多變數的數據集，而他們以即時和互動式的方式提供過濾數據集的方式，讓用戶快速的篩選出他們想要看到的信息量。

4 通勤可視化

Mark根據ACS數據將人們的通勤行為進行了可視化，呈現之後很直觀也很有趣。

5 熱力圖研究

這張熱力圖通過顏色的變化差異，得出用戶點擊頻次最多的地方用高亮顯示，直觀的讓我們知道用戶的關注點在哪裡。熱力圖也是用戶行為分析的常見方法，給UE分析師提供觀察用戶行為，做出設計改進意見的數據基礎。

6 藝術性質的數據可視化

http://Visualcomplexity.com網站里介紹了數據可視化很美麗的方法和進一步的參考資料，擁有超過1000張的圖片。還包括創意設計意圖的組合形式、內涵以及迷人的案例。（部分圖片源自「社會網路與數據挖掘」，謝謝）

7 遊戲世界的數據可視化

策略遊戲《瘟疫公司》用航線路徑與病毒數據展示了遊戲中的理念，可以說，可視化數據的精美呈現已經成為現在大部分遊戲的主流。或許，達到數據可視化的「真善美」就是下一代的新藝術領域。

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其實，不僅是在設計領域、遊戲領域、藝術領域，很多TO C行業都已經認識並實踐了數據可視化所帶來的益處，而在大眾稍感陌生的TO B行業，數據可視化也早已經是行業中『可帶來競爭力』的方式之一。

以風控行業為例，過去在白皮書、PPT、測試數據方面的呈現以文字、表格、腦圖為主，雖然也能夠表達出意思，終究是不太直觀（這類大家見得比較多，就不貼圖了），而且對於行業外人士來說始終是晦澀的，上手存在難度。

數據可視化的風潮起來後，大家發現，這樣便於查看、便於上手，實時顯示動態的產物，更有利於TO B端的產品推廣普及。舉個圖例：

這是一套「發現並分析阻攔業務風險的綜合平台WARDEN」的數據大屏。聽起來是不是很繞？頓時就想關掉？

但是數據可視化後，大屏可以提供可視化的告警展示，不僅可以提供整體的爬蟲行為趨勢，還可以具體到單個IP，頁面等維度，更精準的定位爬蟲行為。使用者無需多麼精通專業技能，所要做的就是看數據、看線條、了解動態，可以說極大降低了TO B端產品的使用門檻。

關於數據可視化在TO B端產品的應用部分，比如反爬蟲、反欺詐等等，以後有時間再跟大家分享。