多维数据的可视化技术基本上包括了列表,散点图,直方图,平行坐标等等,如果有地理信息,则可以再加上地图。但是具体的多维数据可视化方案跟实际的应用紧密相关,这些基本技术往往会给我们带来意外的结果。比如,彭博社最近所做的可视化方案,输入为世界前100名富翁的多维数据,其中包括人名,性别,年龄,国家,行业,财富排名,和财富统计。这个可视化采用了多视图的方案,不同的视图阐述数据的不同层面。比如,上面的视图以简单的列表显示了这些富翁的头像,每个人的具体信息会随鼠标的点击而显示。你可以选择不同的属性,对数据过滤。比如,如果选择中国的话,这些头像的位置会做相应的调整,中国的首富宗庆后先生就会显示在第一位。

第二视图结合了平行坐标和柱状图,显示了各位大人们的财富统计,包括净资产,最近增量及其比例,年增量及其比例。在这个视图,无论横向还是纵向的比较,都是一目了然的。

第三个视图采用了直方图的形式,显示各个数据属性的分布情况。比如,上面的图显示了富翁们在行业中的数量分布,而纵轴显示了排名分布。这张视图做的很赞,我们一眼就可以看到多种经营,金融,零售,和高科技是富翁集中的产业,而排名靠前的富翁都基本出自这些行业。而医疗行业,只有一个富翁,并且排名不高,看来跟其他行业相比,医疗真的是投入大,回报慢,产出小啊。有趣的是电信这一块,居然没有人。但是,我们知道,排名第一的墨西哥人Carlos Slim就是电信大鳄,只不过被放到多种经营这一类了。(做医疗的人是不是也被放到多种经营这块?)

当然牵涉到国家地区信息,就少不了地图可视化了。上面的可视化中,将每个富翁用圆表示,圆的大小映射到财富,而位置对应于国家。如果显示所有人的话,这个视图实在是看不清。一些大圆很容易就把其他圆给挡住了。是否这些圆做的小一点,然后用其他属性,比如颜色深浅,来表示财富大小会更好一点呢?

在这个可视化中,我们还可以发现,多个视图共享一个工具栏,可以选择不同的属性过滤,或者在不同的视图间切换。而且这个工具栏位置固定,不会随滚动条滚动而移动。这个设计在纽约时报的作品中也被常常使用到。

另外,我们可以发现这个可视化还支持时间变化:拖动时间条,就可以看到这些富翁头像随时间起起落落的样子。祝宗先生好运!

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