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好久不贱。

可爱的我又回来了。

今天天气冷，我们聊一个比较高大上的。

昨天，一周君在电视节目中看到了这个。

。。。。

不好意思，放错了。

是这个

这是淘宝双十一晚会中，用来展现整个商城整体销量的数据展示大屏。

无独有偶。

电影节目中，也能看到这类相似的情景。

因为过于酷炫，许多小伙伴非常想学。

但有意思的是，绝大多数小伙伴连名字都弄。不。清。楚。。。。

「那个转转的地球......」

「酷炫的科技效果......」

「看起来很牛逼......」

咳咳。。

听清楚了，这种数据展现效果呈现有着不同的载体，每种载体有着不同的名称。

但是统一可以将之称为。

DATAVISUALIZATION

什么是数据可视化？

从专业的角度上来讲，数据可视化是一个属于计算机方面的学科，多用于数据分析与预测方面。

当然，要是这样解释，就太。空。乏。了。

举个栗子

我们无时无刻产生都在产生大量数据；

比如我们的住址，起床时间，身高，体重，年龄，早饭吃的什么，晚饭吃的什么。

假如这些数据被一个统一的仪器收集起来，存在一个文档里面。

因为单位不同，数据格式不同，使用的场景不同，导致收集起来的数据凌乱没有任何规律；

是没有任何关联，所以没有任何的价值。

而这个时候，我们需要通过一些工具去将这些凌乱的数据进行一些整理。

比方说，借助一个工具，我们可以在凌乱的数据库中，分别将住址，起床时间，提取出来列成一个单独的规范的数据表。

这个数据再通过一些简单的分析，我们可以得出一个结果「你家小区住户的平均起床时间分布」

这个结果有价值么？显然这对小区门口的早餐包子店铺非常有价值。

但是因为小店老板的文化水平有限，呈现出的结果报表维度太多，他看不懂啊。。。

这个时候就需要通过一些图示化的手段，提取出最重要的几个数据维度「起床时间」「人群」「区域」做一个小店老板能够轻松看懂的的「数据报表」

以上就是一个完整的数据可视化的过程。

在专业的术语里面，

利用手段，收集数据，这个步骤叫做「数据收集」

将凌乱的数据整理成规范的文档，这个步骤，叫做「数据清洗」

而精简维度，用可视化的手段做出一个人人都能看懂的报表的过程，这个步骤，叫做「视觉化呈现」

「数据收集」+「数据清洗」+「视觉化呈现」叫做「数据可视化」

以上的每个步骤，都离不开专业的公司，专业的人士与专业的工具。

但千万别把数据可视化想的太难，其实无非就是帮助理解。

甚至狭义讲起来，你就认为是「用图表展现数据」就行了。

（我解释的是不是很通俗易懂~？）

但是，为什么数据可视化又能成为一名专业的学科呢？

因为需要考量的因素太多了。

首先是数据量，

正产人可以用常用的图表类型展现几组，几十组，几百组，甚至勉勉强强几千组数据。

但是假如数据到达了十万，百万，千万，乃至过亿级呢？

另外是多方面的复杂因素缠绕，导致无法回到需求本身；

又一个非常典型的栗子。

伦敦地铁线路图演变史；

按照传统的地图思路，设计师应该将线路图和实际地理位置对应准确。

结果这样基于实际的线路图却复杂到让整个伦敦绝望了。

实际的站台地理距离有长有短，方位差距过远，整个地图在地铁线路多的市区，站点过多，在线路图上显得非常拥挤不堪无法看清文字，而郊区位置则是大量松散的留白；

直到年，FrdStingmor去掉了背景繁杂的地图，调整了每个站台点的地图上的距离，让线路和实际有所偏差，才让整个线路图得到了改善。

但是这样的地图依旧不够均匀，线路交集较多的区域，繁杂的站点还是在线路图中显得过于拥挤；

直到年，HarryBack的线路图彻底脱离了真实地理的局限，让地铁线路图呈现水平，垂直和对角线延伸，才让现代的地铁线路图得以出现；

就这么10条地铁线路图，伦敦足足花了10年才设计出一个满意的结果。

更何况现今爆炸的数据时代？

但复杂的领域，不是我们要讨论的重点，

我们来说些有意思的；

在数据可视化中，视觉化呈现是最有意思的一个部分。

「如何用类比来进行视觉化思考」

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