社交网络数据可视化 什么是数据可视化

一、社交数据数据简述什么是网络数据可视化

“数据可视化，是可视可视关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，化什化这种数据的社交数据数据视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的网络信息，包括相应信息单位的可视可视各种属性和变量。它是化什化一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。社交数据数据主要指的网络是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、可视可视图像处理、化什化计算机视觉以及用户界面，社交数据数据通过表达、网络建模以及对立体、可视可视表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

现在国内就有公司走的是这个路线。国内的图扑软件hightopo就是其中一个。

在学术界，现在可视化的期刊越来越多了。亚洲的pacific vis,北美的transition vis,欧洲的 Europ Vis。这些都是常见的还不算上顶级的期刊。可视化在学术界的运用已近变成香饽饽了。现在谁做研究出来的数据都是好几个GB的，需要有工具和专门的人员去做一个可视化来理解这些数据，而且很多二流的科研文章加上可视化，就可以投一流的期刊。

可视化并不是单独的一门学科，它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸，比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法，当然，很多时候是和数据挖掘关系最紧密，因为前者是为后者提供数据，后者是为了更好的展现数据。

数据可视化是和数据挖掘不可分割的，可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说，当数据本身的特点与规律并不明显的时候，你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律，之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。

举个简单的hightopo大型风力发电可视化案例，或许大家就能理解可视化数据。

依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。

通过主面板可查看线框模式下的风机。可自由点选查看各个部件系统的运行状态，进行全生命周期的智慧运维。及时监测风电机组的健康状况，智能诊断风机故障并提出预警。并定期进行健康体检服务，将有效的降低风机故障发生和维修成本。

对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化(HMI/SCADA)领域。Hightopo提供了一套独特的 WebGL层抽象，将 Model–View–Presenter(MVP)的设计模型延伸应用到了 3D图形领域。使用 Hightopo您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D渲染和数学等非业务核心的技术细节。

二、社交网络大数据是什么意思

社交网络大数据是指通过互联网社交网络平台采集和分析的大量数据。这些数据包括用户在不同平台上发布的文字、图像、音频、视频等内容以及用户在网络上产生的行为数据。社交网络大数据的产生和应用，使得企业、政府、媒体等各个领域的决策者可以更好地了解人们的兴趣、态度、偏好、社会关系等，为他们提供更好的决策依据。

对于企业、政府等机构而言，采集和分析社交网络大数据需要先选定一个目标平台，如微博、微信、Facebook、Twitter等。然后需要使用网络爬虫技术获取平台上的数据。接着，可以使用一些数据分析工具，如SPSS、R语言、Python等，对数据进行处理和分析。这些工具可以帮助用户对数据进行清洗、挖掘、分析和可视化，从而更好地发现数据背后的规律和趋势。

社交网络大数据的应用前景和风险？

社交网络大数据的应用前景广阔，可以应用于市场营销、舆情分析、社会调查、科学研究等多个领域。例如，企业可以利用社交网络大数据了解顾客需求、消费习惯、购买偏好等信息，从而更好地开展市场活动。政府可以利用社交网络大数据了解公众对政策的反应，及时做出调整。而社交网络大数据的应用也存在一定的风险，如用户隐私泄露、社会信任破坏等问题，需要制定相关的法规和政策进行规范。

三、有哪些值得推荐的数据可视化工具

数据分析日益重要的今天，如何将数据转化为有力的洞见已受到越来越多人的重视，可视化工具就是将数据转化为洞见的有力工具。以下，推荐几款数据可视化工具。

1）Excel

Excel作为微软老牌数据分析工具，其内嵌了可视化功能，包括迷你图、散点图以及瀑布图等可视化图表。然而由于颜色、排版等方面的局限性。因此，不能作为专业的可视化工具。当然，其中也不乏精品。

2）PPT

由于PPT经常用于汇报工作，因此其可视化功能是实至名归的，其图表制作效果并不输于专业的设计软件，如PS以及AI等。

3）PS&AI

设计师两大杀器，借助这两个工具可以做出叹为观止的视觉效果，然而需要精雕细琢。

4）Echarts

开源且强大的数据可视化工具，但是需要编辑JS代码才能实现精致的数据图表。

5）Power BI仪表盘工具

与Excel无缝衔接的仪表盘工具，其仪表盘具有交互式效果，并且可以上传到云端进行分享。

6）Tableau

市面上较为成功的BI工具，界面美观，操作简单，且数据兼容性较好。当然，若需要使用，则需要付出高昂的费用。

7）BDP

免费的在线数据分析工具，可以实时得到图表分析结果，交互效果也相当不俗。

当然除此之外，还有很多可视化工具，譬如图表秀、数加平台等。

四、什么是数据可视化

数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。

此外，数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息，你可以将自己的想法与猜想与他人交流。如今，可以添加各种技术应用到数据可视化，甚至是选择交互式的可视化方法。

可视化大屏展示相比传统的用表格或文档展现数据的方式，很行领可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。

在数据可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。

五、什么是可视化数据它会有怎样的发展趋势和前景

大数据时代，数据是非常重要的，怎样把它的重要之处就展示出来是我们需要掌握的，这就是本文要讲的重点数据可视化。

通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。

(一)谈谈数据可视化

人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。

但是，并非所有的数据可视化是平等的。

那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解通过下面的有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。

(二)什么是数据可视化

数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。

文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。

数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。

感到兴奋了吗让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。

(三)5个交互数据可视化的实例

(1)世界上的语言

这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。

这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。

(2)按年龄段分布的美国人口百分比

这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。Pew Research创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。

此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。

(3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史

体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。

(4)政治新闻受众渠道分布图

据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。

(5)Kontakladen慈善年度报告

不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师Marion Luttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。

参考资料:服务调用链