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你不得不知的数据可视化的前世今生,看这一篇就够了(一)!

浏览: 发表时间:2022-04-11 16:31:35

 你不得不知的数据可视化的前世今生,看这一篇就够了

John Snow(不是G.O.T.里那个“私生子”)大概永远不会想到,自己在排查霍乱传播途径时,在地图上标记死于霍乱病人的“霍乱地图”居然会被后人评为历史上十佳数据可视化的案例,并且成为了医药地理学和传染病学中一项基本的研究方法。约翰·斯诺(John Snow,1813年3月15日-1858年6月16日),一位英国内科医生,曾是维多利亚女王的私人医师,被认为是麻醉学公共卫生医学健康医学的先驱,因为他对1854年宽街霍乱爆发的研究做出了重要贡献。

在斯诺生活的年代,对霍乱的起因的主流意见是空气污染论(认为霍乱像黑死病一样通过空气传播)。另一方意见是未被广泛接受病菌学说。通过深入研究,在与当地居民的沟通中加上亨利·怀特海德的协助,斯诺判断出宽街的公共水泵是污染源,斯诺随后使用点示图去解释霍乱案例爆发点是以水泵为中 心。通过连接霍乱事件与地理信息的关联,创制了著 名的 “霍乱地图”。

他绘制了该地区所有水泵以及周围水井的结构图。Z后他发现Z多的霍乱患者围绕的水泵位于宽街。

回到本文的主题,关于数据可视化,数据玩家将按经典的Why-What-How逻辑为大家逐步展开。

一、为什么要数据可视化

先来举个栗子,大家可以尝试找出下图中的“7”:

看累了?试试下面这张图呢?

是不是容易太多了,这就是视觉的力量。


可视化辅助决策


研究显示,人眼是一个高带宽、大容量的并行GPU,带宽为2.39GB/s,相当于两万兆网卡。人眼具有出 色的模式识别能力,处理可视符号的速度比数字或文本快几个数量级。在大数据时代,数据可视化是洞察数据含义和理解数据内涵蕴藏价值有力工具。

因此,可视化常常被用来辅助决策,如上图,可以从中间密集的客户表中提取哪些有价值的信息来指导决策?仅仅通过查看一排排的数据就可以得出一些结论,这可能需要很长时间,但是通过可视化,我们可以很容易地快速掌握各种形式的可视化结论,以帮助决策。


不当可视化误导判断


需要注意的是,并不是所有可视化都能指导决策,即使是不恰当的可视化也会误导判断错误的决策。

• 2004年前后,美国有线通信协会(NCTA)发布的报告中,用下图声称美国政府的管制行为导致了企业投资下降,而在放开管制后,企业投资就大量增加。

• 1996-1999年间三年的数据缺失。三年内会发生很多事情,在没有数据的情况下,将1999年后的投资增长归因于去监管化是不合逻辑的。

• 左柱只总结了3年的总投资,右柱总结了四年的总投资,故意误导观众认为去监管化极 大地增加了商业投资,同时游说政府放宽对该行业管制限制。事实上,除了管制,可能还有其他因素导致了经济的快速增长。

真相到底是什么?

可以看出,实际上,96年放开管制之后,企业投资在随后的三年中没有发生重大变化,99年之后的快速增长一定是由于放开管制以外的其他原因。

再看一个栗子:

这图看起来,是不是16年比15年增加了特别多,实际看看坐标轴,才从59增加到60,2%不到,把坐标轴换一下:

这看起来是2%的增长,但幅度不大。然而,根据目的的不同,不能排除有些场景也可以通过第 一种方式呈现。然后是下面的图表,这么多的群已经旋转了一段时间了。纵坐标从1100万开始,使得2020看起来就像1200万就快结束了。是不是没人生孩子了……

我们换成从0开始的纵坐标来看看:

这是不是正常多了,虽然也下降得不少,但是整个基数还是很大的。

不过,如果需要贩卖焦虑,用上面那张图就比较容易达到效果。

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