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遇見大數(shù)據(jù)可視化 : 圖表的視覺系統(tǒng)感知

轉(zhuǎn)帖|使用教程|編輯:我只采一朵|2017-06-19 16:17:59.000|閱讀 207 次

概述:我們發(fā)現(xiàn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的好處,可以清晰有效的傳達(dá)數(shù)據(jù)信息,以實現(xiàn)“用視覺的方式去思考”。

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大數(shù)據(jù)

作者:騰訊云

在上篇兩篇文章里和,簡單的介紹了下可視化的基礎(chǔ)和制作流程。我們也發(fā)現(xiàn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的好處,可以清晰有效的傳達(dá)數(shù)據(jù)信息,以實現(xiàn)“用視覺的方式去思考”。相比數(shù)據(jù)的公平,視覺的方式會帶有一定的引導(dǎo)性。

大數(shù)據(jù)

如上圖所示,我們能快速的發(fā)現(xiàn)圖形上的不同之處。NSF的圖形和圖像處理小組稱之為“可視化感知”,人眼的啟動時間至少需要200毫秒,在啟動時間內(nèi)能感知到區(qū)別的存在(*見附錄) 。上圖就是一種簡單的預(yù)先處理感知實例,目標(biāo)對象具有視覺屬性“圓形”,“長條形”干擾物對象沒有(所有非目標(biāo)對象都被認(rèn)為是干擾物)。觀察者一眼就能知道目標(biāo)對象是否存在還是不存在。

這種“可視化感知”實際上是運用人眼低層視覺系統(tǒng)(Preattentive Processing)的引發(fā)的快速感知特征。能夠迅速的引發(fā)預(yù)設(shè)在圖形中的潛在目標(biāo)對象的注意。所以我們在可視化設(shè)計中可以運用這一特點,快速的遷移觀察者的注意點。

大數(shù)據(jù)

按照Anne Treisman在早期提出特征理論(Feature integration theory人類視覺注意力最有影響力的心理模型之一),我們可以繼續(xù)去尋找影響【個體特征】的視覺屬性點。

大數(shù)據(jù)

通過去預(yù)設(shè)目標(biāo)對象和干擾對象的顏色、大小、對比和方向的不同特征屬性。觀察者也可以快速的通過這種“特征搜索” 遷移注意點。

之所以很快就能找到這些注意點,因為它們跟其干擾項相比,最多只相差了一種視覺元素。比如,紅色線條和黑色線條,長線條和短線條。當(dāng)只有一種視覺元素的時候,我們的視覺系統(tǒng)中的低層視覺系統(tǒng)(Preattentive Processing) 就起作用了,它可以平行處理所有在圖中出現(xiàn)的點,然后很快找到特征點。我們再來看下反例

大數(shù)據(jù)

跟上面的例子相比,我們要花相對長的時間找到那個注意點。原因很簡單,因為圖中使用了兩種視覺元素來區(qū)分特殊點,顏色和大小,方向和對比。在這種情況下,我們的低層視覺系統(tǒng)(Preattentive Processing)就不行了,視覺系統(tǒng)需要一個一個的處理每個點,識別兩種元素,做仔細(xì)的區(qū)分。

理論說了這么多,那在我們做可視化圖表的時候有什么作用呢?在可視化中,我們希望想讓用戶注意到重要的數(shù)據(jù),可以用單一特征去引導(dǎo)用戶的注意點。

大數(shù)據(jù)

上圖圖表,展示一個國內(nèi)云廠商的用戶占比情況之類的數(shù)據(jù),大致如上。那作為本廠的產(chǎn)品騰訊云,我們希望觀察者關(guān)注到騰訊云的數(shù)據(jù),占比【50%】。但是上圖的使用了多個視覺元素,沒用突出目標(biāo)項,這樣就很難引導(dǎo)觀察者的注意點。

修改上圖圖表,減少視覺元素的使用,我們再來看一個圖。

大數(shù)據(jù)

從這個圖表來看,只使用一個目標(biāo)項和一個干擾項作為視覺元素的差異,我們就可以去引導(dǎo)觀察者的注意點。引導(dǎo)到我們想要重點說明的數(shù)據(jù)上面去。

但是對于數(shù)據(jù)可視化來說,引導(dǎo)注意點,其目的是為了讓觀察者快速的去了解數(shù)據(jù),而非刻意誘導(dǎo),造成觀察者的誤解。

大數(shù)據(jù)

我們來看一個例子,上圖是一個銷售財年的報表,2015年銷售額100萬,2016年到達(dá)200萬,從上圖圖表展示出來給觀察者的信息就是,2016年比2015年銷售額增長了1倍的樣子。

大數(shù)據(jù)

但是我們把所有數(shù)據(jù)拉出來看,卻發(fā)現(xiàn)出完全不同的事實,2013年銷售額400萬,2014年300萬,2015年100萬。2016年雖然比2015年增長了,但是和前幾年相比有著明顯的下滑,這就是一種圖表展示的錯誤誘導(dǎo)的方式。

大數(shù)據(jù)

這種在Y軸上誘導(dǎo)的方式很常見,經(jīng)常【某額寶】上展示近幾日收益的時候,通過圖表好像3月15號的時候收益非常高,但是仔細(xì)去看Y軸上的數(shù)值,會發(fā)現(xiàn)其實3月15號比3月10號的收益增長只有0.6%的,但是感觀上給觀察者非常夸張的展示。

大數(shù)據(jù)

而按照坐標(biāo)軸為0%來展示的情況,實際只是一個非常穩(wěn)定的狀態(tài)。

數(shù)據(jù)可視化的真正價值在于,讓觀察者輕松的理解數(shù)據(jù)的價值。“可視化感知”低層視覺系統(tǒng)(Preattentive Processing)是讓觀察者快速的找到重點數(shù)據(jù)所在,而非孤立數(shù)據(jù)導(dǎo)致傳遞給觀察者錯誤的理解。

附錄:

我們將圖形的展示時間設(shè)置為200毫秒,只設(shè)置一個視覺元素(形狀) 。“圓形”作為目標(biāo)對象,“長條形”作為干擾對象。測試觀察“可視化感知”的低層視覺系統(tǒng)(Preattentive Processing)的實際作用。

大數(shù)據(jù)

除了上述列舉的【形狀】、【顏色】、【大小】、【對比】、【方向】。還列舉出一下視覺元素的對比【密度】、【閉環(huán)】、【曲率】、【整體方向】、【投影方向】和【投影深度】。

大數(shù)據(jù)

 

 


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