比例敏感型数据可视化方法研究

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1、第13卷第1期vo1．13No．12O14年1月Jan．2014比例敏感型数据可视化方法研究徐飞(国防信息学院一系，湖北武汉430010)摘要：数据可视化是一个专门学科，它关注的重点是以何种形式向用户展现数据，因此不但要研究数据本身，还要考虑用户的具体需求。根据数据本身特点和用户需求，可将它们划分为四大类：时间敏感型、比例敏感型、关系敏感型和空间敏感型。重点分析了比例敏感型数据的特征，并提出了若干可视化方法。关键词：数据可视化；比例敏感型；数据特征中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1672

2、—7800(2014)001—0037—02力于同一个球队、有相同的好友等。这种数据可称为关系0引言敏感型数据，对此类数据的可视化也有很多典型的例子。可以对数据按照特征进行划分，但数据的特征又并非数据可视化作为一个专门学科，其目的是为了将数据固定不变。如对于沃尔玛超市的员工来说，负责货物搬运更好地呈现给最终用户。数据可视化方法千差万别，但是的人员可能更加关心货物的堆放地点，负责进出货的人员它们的根本目的是一致的，即更好地满足用户需求。本文可能更加关心进销货物的数量，负责售后服务的人员则可对比例敏感型数

3、据的可视化方法进行了研究，主要是提出能重点关注货物的返修率等，而对于一间具体超市的经理对此类数据具有指导意义的可视化手段，在实际应用中，来说，他可能需要关注上述所有数据。数据最终要展现给应当紧密结合用户需求，寻找最适合的可视化手段。用户，因此如何更好地满足用户的需求，是数据可视化研究的中心和根本，对于比例敏感型数据来说，它的可视化1数据特征手段也不应当只专注于数据本身而脱离实际应用场合。不同种类的数据，往往具有不同的特征：气象部门在2比例敏感型数据可视化研究一年中每个月的气温变化情况时，会将12个月的

4、平均气温绘制在一张图表中，研究人员往往还会将表示气温比例敏感型数据的主要特征是数据可以分组，即整体的点用曲线相连，以显示其变化情况。这种数据往往和时中的不同个体，根据某些特征可以划分为不同的类别，如间关系密切，可以将它称为时间敏感型数据。参加达喀尔网站上某个问题的抽样调查的答案选择情况、某个国家的拉力赛的车手，往往需要一位拿着地图的导航员，导航员人口男女比例情况、参加竞选的几位参选者的支持率等。会结合车辆所在位置和地图进行比对，提醒车手离下一个2．1方法原理弯道还有多远，以及方向和角度是怎样的。地图数

5、据和空比例敏感型数据有一个共同的特点，即几个不同的类间地理位置是无法分割的，可以将它看作空间敏感型数别相加，总和可以看做是“1”，或者“lOOAo”。因此，要对这据。美国大选开始时，选民会紧盯电视画面，那里通常有类数据进行可视化处理，既要表达出数据可以分为不同类几条不断上升的柱形，表示每位候选人获得的票数。投票别，又要展现出它们的总和是一个整体，即要兼顾整体和统计结束后，电视台往往会给出一个画面，用一个饼图或局部。者其它图形显示出每位候选人所得票数占总票数的比例，2．2主要技术这种数据可以称为比例敏感

6、型数据，饼图是它的一种很好比例敏感型数据可视化技术，常用的有饼图、堆叠柱的表现形式。在很多社交类网站和应用中，用户可以查找形图和树图。两个指定人之间的关联(通常是具有较多社会关系的名2。2．1饼图人，如姚明和赵本山)，系统会根据在网络中搜集到的信饼图是最常见的图表之一，如很多网站会在页面上给息，给出这两个人之间的关系链，如参加过同一个活动、效出一个调查问卷，向访问该网站的用户征求网站的改进意作者简介：徐飞(1982一)，男，硕士，国防信息学院一系讲师，研究方向为数据工程、计算机网络、大数据。