关系敏感型数据可视化方法探究

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1、关系敏感型数据可视化方法探究　　摘要：数据展现是人们利用数据的终端环节，对数据进行采集、加工和分析，最终得到有用的数据。数据可视化作为一门学科，它的主要作用是将数据以用户需要的方式进行展示。对表达事物间及事物的不同属性间关系的数据特征进行了分析，提出了适用于该类数据的若干可视化方法。关键词：数据可视化；关系敏感型数据；数据特征中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1672-7800（2014）003-0119-020引言数据可视化可通过图表更便捷地获取隐藏在数据之中的信息。用户常见的需求是探索数据间的关联性，如不同的对象

2、之间有哪些共性和差异，对象又如何划分为不同的类别，对象之间的关系如何等等。根据用户关注对象的不同，关系敏感型数据的可视化方向又包括不同对象间关系的可视化及同种对象不同属性间关系的可视化。本文将从对象属性间的相关性和不同对象间的相关性两个角度对该类数据的特点和可视化方法进行讨论。1数据特征7对于数据的可视化而言，不同特点的数据，可视化方法可能是不一样的，即使是相同的一组数据，对于有不同需求的用户来说，适合的可视化方法可能也迥然不同。NBA是世界最高水平的篮球联赛，对于普通球迷而言，它的知名之处在于其运动员的水平非常高，但是很多人可

3、能并不知道，NBA的数据统计和数据分析也是非常专业的。每场比赛结束之后，所有运动员和球队的相关数据，都会被记录下来。对于这样的一份数据，不同的用户关注的重点也会有区别。负责训练进攻战术的教练会比较关注球队不同的进攻套路，其成功率分别是多少。负责训练防守的教练会比较关注整场比赛球队得到了多少后场篮板、将对手的进攻成功率限制在一个什么样的水平。而某体育论坛可能专门针对球队的明星球员进行分析，给出其在整场比赛中的投篮点，并分别用红色和蓝色的点表示命中和投失。一组相同数据，由于用户需求的不同，它被展示的手段和内容会发生差异。数据最终是为

4、用户服务的，对于关系敏感型数据来说，根据其数据特征，有一些通用的数据可视化方式，但判断该种可视化方式是否成功的关键是其能否满足用户的需求。因此在对具体数据进行可视化的过程中，数据本身的特点和用户的需求都是我们应当考虑的因素。2关系敏感型数据可视化7关系敏感型数据的主要特征是展现了某种联系，这种联系有的是通过简单观察就可发现的，有的则需要通过对数据进行分析和处理才能得到，甚至有些事物之间的联系难以用理论进行解释。如某个国家的人均可支配收入与该国成年人平均教育水平的关系（该种关系容易理解），某个地区的年度平均气温与该地区的经济发展程

5、度的关系（该种关系可能需要通过计算才可得出），或者是某个地区的年度就业率与该地区球队的赛季战绩之间的关系（即使存在这样的联系，它也不会简单地被我们发现）。2.1方法原理在很多场合，人们会研究某个对象的不同属性之间的关联性。如社会学家对人类的平均寿命和他们的生活压力之间的关系很感兴趣，经常会做一些社会调查，希望藉此发现长期的焦虑和疲劳是否对人们的健康产生根本性的影响，或者仅仅只有微不足道的干扰而已。在另外一些场合，人们会研究不同对象之间的关联。超市的经理通过研究可能会发现：在一次购物中，购买了婴儿尿布的男士往往还会买上几瓶啤酒。那

6、么为了促进这两种货物的销量，超市会尝试将它们摆放得更近一些。这些例子都很好地说明了对象的不同属性之间以及不同类别的对象之间可能存在隐含的联系。2.2主要技术关系敏感型数据的可视化方法，常用的有散点图、气泡图、平行坐标图、星图、网络图等。2.2.1散点图矩阵7如果只是简单地分析两个属性或两个事物之间的关联，散点图是一个比较好的选择。散点图的x坐标和y坐标分别表示不同的事物或属性。通过散点的分布，可以分析x轴和y轴的两个变量之间的相关性。图1、图2和图3显示了3种不同的相关性。利用散点图，用户很容易发现两个变量之间存在何种关系。如果

7、变量较多，我们可以给每一对需要比较的变量创建一个散点图，通过得到的散点图矩阵来研究不同变量之间的相关性。2.2.2气泡图气泡图是散点图的一种变形，在散点图中，我们可以观察x轴和y轴两个变量，如果用点的面积代表第三种变量，那么就得到了气泡图，如图4所示。2.2.3平行坐标图散点图可以同时分析两种变量，气泡图可以同时分析3种变量，如果变量数继续增加，我们该如何处理？对多个变量进行分析是无法回避的问题，有一种解决方法：创建散点图或气泡图矩阵，为每一对变量创建一个图表，通过对这一系列图表的观察来研究不同变量间的关系。但在变量较多的情况下

8、，散点图和气泡图就需要绘制多个，不利于用户从整体上把握这些变量之间的关联。平行坐标图和星图采用了另一种解决思路，它们可以将多个变量同时展现出来。7平行坐标图是将每个变量用一条竖轴来表示，数轴上点的位置对应变量的值，将每条竖轴上的点用直线相连，就得到了一张平行坐标