我們生活在一個數(shù)據(jù)的時代里,。從我們刷抖音,，看新聞，到我們乘坐地鐵出行,，我們都在產生著數(shù)據(jù),。作為描述我們在物理世界中各種行為的數(shù)據(jù)，當然可以用自動化的方法進行分析,，但是這些自動化的分析手段,，Z初都來自于人的經驗,。也就是說人教會了機器如何自動化的分析數(shù)據(jù)。

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Anscombe 四重奏實驗

Anscombe's quartet

那么為什么我們在分析數(shù)據(jù)的時候需要做數(shù)據(jù)的可視化呢,？

我們來看一個有趣的實驗,。1973年，統(tǒng)計學家F.J. Anscombe構造出了四組奇特的數(shù)據(jù),。

表1

這組數(shù)據(jù)中的4個二維數(shù)據(jù)點集（x1,x2,x3,x4）,，它們的單維度均值、Z小二乘法回歸線方程,、誤差的平方和,、方差的回歸和、均方誤差的誤差和,、相關系數(shù)等統(tǒng)計屬性均相同,，因此，通過這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法難以對它們直接進行區(qū)分,。

可是如果我們使用可視化的方法把這些數(shù)據(jù)繪制成圖表之后,，一些規(guī)律就會直觀的呈現(xiàn)在圖表上：

圖1

對比表1和圖1，只有專業(yè)人員才能迅速的從表1中看出數(shù)據(jù)的規(guī)律,，而幾乎所有的觀察者都能很快的從圖1中看出數(shù)據(jù)的大致規(guī)律和趨勢,。這就是數(shù)據(jù)可視化的價值。

有超過50%的人腦功能是用于視覺感知的,，從這個角度看,，人類會較為容易的接受使用可視化技術處理之后的數(shù)據(jù)。因此,，數(shù)據(jù)可視化可以幫助人類去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系,，這一特點在現(xiàn)在這個數(shù)據(jù)爆炸的時代不僅可以讓更多的人看懂數(shù)據(jù)，還能提高專業(yè)人員分析數(shù)據(jù)的效率,。

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HONSH數(shù)據(jù)可視化實例

Data Visualization

以疫情可視化系統(tǒng)為例,，在下面的這種趨勢圖中可以非常清晰直觀地看到新增確診人數(shù)和新增疑似人數(shù)的數(shù)量大小關系和與時間相關聯(lián)的整體趨勢走向。

在我們的數(shù)據(jù)可視化項目中,，類似的數(shù)據(jù)可視化圖表還可以根據(jù)用戶對可視化場景的應用需求,，由多張可視化圖表組成數(shù)據(jù)可視化面板： 

用戶使用類似的可視化面板，在智能指揮中心的大屏場景下,，可以迅速地對所需要研判的對象的多個維度的數(shù)據(jù)做出趨勢和實時狀態(tài)的分析和判斷,。

這種使用數(shù)據(jù)可視化技術增強后的解決方案，在需要多個專業(yè)部門跨部門合作的指揮場景下加速了來自各個專業(yè)部門的數(shù)據(jù)的融合,，不僅便于現(xiàn)場指揮的研判,，而且利于信息向上一級指揮中心匯報和聚集。

另外，伴隨著政務系統(tǒng)的逐步開放和透明,，這樣的數(shù)據(jù)可視化方案也成為了政府面向公眾的一個窗口,。對于民眾來說，形式類似于下圖的帶有3D場景的鴻視數(shù)據(jù)可視化解決方案雖然不能立刻讓他們成為管理者,，但是已經足以幫助他們了解相關政府部門的大概工作方向了：

交通可視化場景

數(shù)據(jù)可視化的工作,，讓專業(yè)人員更高效的使用數(shù)據(jù)，讓普通人更容易的理解數(shù)據(jù),。