散点图可以很好的显示少量属性的数据。但是,即使用散点图矩阵也无法解决属性更多的情况,而且每个小图只能显示2个属性间的联系,多个属性间的关系并不是很 直观。这种局限性主要来自将数据投影在了二维直角坐标系上。人们提出一系列的方法来解决这个局限性,而其中最著名的是1981年Alfred Inselberg 提出的平行坐标系(Parallel Coordinates)。这种方法把各个属性表示成一系列的平行的轴,组成一个平行坐标系,每条数据就表示成这个坐标系里的一条直线。比如我们有这样一 组数据

可以方便的表示成这样的平行坐标

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Yahoo自1994年创立,曾经一统天下。曾经是硅谷最大最好的网络公司,精英云集。现在却日落西山,不禁让人扼腕。有人跟我说过大公司从来都不是死在短期的目标没有达成上,而是死在长期的决策失误上。我非常同意。象Yahoo这样的一个大公司是如何衰落的?其实并不是这两三年的事,得从很早说起。这个图就像一个编年史,历数了Yahoo历史上的决策失误。就像看一本江湖风云录一样。


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多元数据是最常见的数据类型。人们经常都要作出一系列的决定,比如吃什么,买什么新手机,去哪里旅游,住什么旅馆,等等。这类决策往往是基于多元数据的分析:食物中热量有多高,碳水化合物多少,是否含有反式脂肪,三聚氰胺等添加剂等;相机的价格,像素多少,光圈大小,焦距范围,能否红外拍摄,等等。多元数据的分析还能[......]

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The Visual Miscellaneum这本书里面有一个很有意思的图。作者统计了一年中所有Facebook用户状态里面“we broke up because”出现的频率。最容易分手的时候是春假和感恩节。美国年轻人春假玩得比较疯,分手是常事。不过感恩节分手是为啥?也许是不想等到圣诞节再说分[......]

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前面我们只是列了一些最具有代表性的层次数据的可视化技术,而实际的技术有上百种之多。有意思的是竟然有人想出了一种可视化的技术来显示这些技术的联系和演变。这种可视化的结果发表在今年的IEEE Visweek 2010会议上,并夺得了最佳 InfoVis Poster奖。负责Poster的评委会主席在[......]

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最著名的层次数据的可视化技术可能就算由Ben Shneiderman改进设计的Treemap技术。这种技术也是使用长方形。但是与前面xdiskusage所用的技术不同,Treemap巧妙的通过变换长方形的方向和嵌套长方形来表示不同的层次,并通过长方形的大小来显示节点的重要性。下面的图左边是通常见的树 型结构图。每个节点上的数值是下面低层节点上的数值和。右边的图是由Treemap生成。它把左边的层次结构转换成相互嵌套的长方形,长方形的方向则在不 同的层次变换,长方形的面积则表达了数值的大小:对应于第一层,这个区域分成三份,长方形a面积 3,b面积4,剩下面积18,a和b采用竖的方向;对应于第二层,在剩下面积18的区域里,再划分出长方形c面积5,d面积3,和剩下面积10的一块,c 和d采用横的方向;对应于第三层,剩下面积10 的区域里,划分出e面积6和f面积4,采用竖的方向。从右边的Treemap图,我们可以直观看出c和d要比e和f高级,而e和c看上去比其他的节点要重 要。

这种Treemap的技术被广泛的应用,并衍生出一些新的技术。2004年MarcosWeskamp开发出一种用来显示google新闻的技术叫Newsmap。 下面的图就是由这种技术生成,长方形的颜色代表了新闻的类型(体育,娱乐,等等),长方形的大小表示了该条新闻一共有多少篇文章/通讯社在报道。这样我们 就可以知道哪些新闻现在是热点。此外,颜色的深浅代表的新闻的时效:最近的新闻颜色会比较浅,老的就比较暗。从下面的图可以看出中国地震和Obama的竞 选是当时的两大热点。

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前不久刚结束的IEEE VisWeek 2010Discovery Award颁给了City University London的giCentre的研究人员开发的交互式台风数据分析系统。这个系统把气象数据库里台风资料可视化,并提供了直观的用户操作。气象研究人员能非常方便的通过这个系统来研究[......]

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信息可视化的一个研究思路是针对不同的数据类型,设计和应用不同的视觉表达方式:就像现在流行的社交网站,如果要显示其中人和人的联系,用连线图就要比表格直观的多。各种信息可视化技术的发展往往跟它所针对的数据类型有紧密的联系。层次数据是生活工作中常见的数据类型,它的可视化技术的演变就具有一定的代表性。

最常见的层次数据就是计算机中文件目录的组织(文件保存在目录里,目录可以还嵌套在其他目录里),书的结构(例如,<鬼吹灯>有上下两部,第一部有4卷,第一卷精绝古城又有32章,……),公司的结构,等等。层次数据通常表达显示为树的结构,下面两张图就是很常见的例子(公司人事结构和windows文件管理器)。

这些图很清楚的表达了层次结构,可是能不能进一步改进,使之能更多更好看的显示信息呢?比如公司里哪个部门员工最多,文件系统里哪个目录包含的文件最多最大,等等。这些问题有的看似简单,但在实际中有的却可能很重要。比如,多用户文件系统管 理,在某些情况下,系统管理员需要实时监视文件的数量和大小在各个硬盘上的存放,并进行调整。

为了解决这些问题,到目前为止,人们设计了上百种的可视化技术来显示层次数据。下面就是其中的有代表性的几种。
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在随后的几十年中,Tufte以七年一本书的精工出细活的频率陆续完成他之后在可视化领域的两本重要大作,Envisioning Information(1990)和Visual Explanations (1997)。随后他花了更长时间完成了他最近的新作 Beautiful Evidence(2006)。在Envisioning Information书中,他开始摒弃了用统计分析来评价可视化图片的方法。他把信息可视化提升到广义的世界存在的证据,而不是纯粹为了表现统计结果图示。而他在Beautiful Evidence这本书中,收集了上百张自然和艺术的图片,有些插图或者照片虽然已经年代久远,但是他们独到的视觉设计即便放到现代也丝毫不逊色于当前的设计。而这正是Tufte的观点,充满智慧的设计是没有时间界限的,他们能穿越时空而存在与艺术和科学的历史中,作为世界存在的美丽证据。

以推崇古典设计为主流的Tufte,对现代社会十分流行的PowerPoint幻灯片颇有微词,2003年他为此发文控诉PowerPoint幻灯片为邪恶的事物。对于力求用数据本身说话,提高单位象素信息量的他来说,其实也不难理解为什么他厌恶流行花俏的PowerPoint幻灯片。而他则例举的 PowerPoint的六大罪状中,也条条直抵当前人们已经习惯于幻灯片的平庸特质。
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人的成长就像树。Newsweek提供的可视化工具可以把你的学习和工作经历画成一棵树。每段学业和每次职业转换都是一个新的枝桠。绿色树冠的大小表示了你在这个职位上的时间。看看奥巴马是怎么一步步当上美国总统的吧。然后去这里生成你自己的职业经历树。看看你的事业是不是也枝繁叶茂了。你可以从你的LinkedIn[......]

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