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驾驭大数据 [:1700430611]
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6.2.4 数据可视化的历史
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数据可视化和数据本身一样古老。最近它成为了一个行业，不少人以讨论、研究和分析可视化技术作为职业，如Edward Tufte，他在这个领域创作了很多本书，其中就包括经典的A visual Display of Quantitative Information。〔9〕
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Charles Joseph Menard对1812年拿破仑军队在莫斯科被消灭的描述一直被认为是最好的可视化例子。〔10〕如果通过本页注释的链接去看他绘制的图片，你就能清楚地想象出这些部队的经历。
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在分析的领域里，可视化涉及图表、图像和展示数据的表格。在电脑未出现的时代，图像是手工绘制的。电脑彻底改变了数据的可视化方法，创建可视化变得更容易了。我的第一台彩色打印机，连接在我的老式计算机上。它有一个小巧的彩色圆珠笔，打印纸看起来像是宽的收据纸，圆珠笔在纸面上移动生成要绘制的图形。我可以创建一些低解析度的基础柱状图，稍微复杂点的图形就不行了。
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早期分析软件实际上相当巧妙地采用了键盘字符来创建图表，可能并不漂亮，但是确实把意思表达得很清楚。柱状图中的每一个柱体由x字符组成，如图6-1所示，饼图由一段线段、逗号和破折号组成，而表格则由破折号“——”和竖线“|”组成框架。
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图6-1 早期、初级的柱状图
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等到桌面办公软件流行后，几乎任何人都可以做一个漂亮的、五颜六色的图表或曲线图，并具有完整的标签、图例和坐标轴。分析工具的绘图能力也在提升，远远超过了基于文本的简单绘图模式。
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然而，直到近期，可视化大多还是静态的。桌面报告或电子制表工具创建的图表通常是是静态的，除非数据被更新。通常，更新是手动完成的。如今，可视化工具甚至实现了与图形进行交互分析，以新的强大的方式来探索与分析数据。
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现代的可视化工具
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可视化工具发展得如此迅速，以至于许多人并没有意识到它拥有的力量。Tableau、JMP、Advizor、Spotfire这些可视化分析工具帮助分析专家和业务用户创建各种分析图形，不仅能够清晰地描述出已发生的现象与事实，还提供了一种可视化的交互分析方式来发现新的事实。
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今天的可视化工具，可以让多个选项卡内的图形和图表直接链接到基础数据。更重要的是，这些标签、图形和图表是互相关联的。例如，如果用户单击了东北地区的图形区域，所有其他图表将立刻进行调整，只显示东北地区的数据。
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这些新的工具被认为是演示文稿和电子表格软件的“锦囊妙计”。一些可视化工具不仅具有类似电子表格程序的透视和数据处理能力，还具有超出演示程序的图表图形绘制能力。现在这些工具还增加了新的功能，如连接大型数据库、可视化交互分析、随意探索和下钻等。这让分析变得极为强大。
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数据可视化的大前提是，只看大表或一组数字来确定趋势，但是，这对人类是相当困难的。通过恰当的可视化处理，观察趋势就变得容易多了。一些数据可视化图形，如社交网络图形，其传递的信息几乎无法用其他方式来进行理解或描述。
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试想一下，试图向某人有效地解释各个国家的地理分布，但却没有一张地图在旁边作为参考。一旦你看到一张地图，你就能确切地知道这些国家的准确位置，以及它们之间的关联。如果不使用可视化图形而只用文字表达出相同的信息，就算使用非常多的文字解释，也很难达到可视化图形传达信息的清晰程度。
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用图形说话
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人类的大脑可以很精确地理解视觉输入。一个有效的可视化图片可以立刻真实地在你脑海中模仿出类似的画面。只看传统的电子表格或报告，你很难找到想要的内容，也很容易错过重要的发展趋势。图形会说话，很多时候一图胜千言。
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模拟智能〔11〕是商业分析工具中还没有完全实现的一种新技术。模拟智能的概念是借用3D、《第二人生》等虚拟网上世界以及用于基因研究的先进的可视化工具背后的图形处理能力。然后，使用这些技术来提供一个可靠的、交互式的数据视图。有哪些方法可以在一个交互的3D环境中对数据进行处理并获得深入洞察？时间会告诉我们答案。
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可视化确实可以使我们获得其他模式无法提供的深入洞察。分析专家现在可以使用这些工具进行数据探索和开发分析应用。一些分析专家还会使用一些专门用于图形和演示文稿的可视化工具。这些可视化工具比传统的制图工具更快、更可靠。另外，如果有人在演示过程中提出一个问题，他们能够在展示过程中下钻并立刻获得答案。没有这种工具前，他们常常需要绘制新的图表，并承诺在第二天上午发送出去。任何希望驾驭大数据的企业，都需要考虑向工具箱中添加可视化工具。
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可视化对高级分析为什么如此重要
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在第8章中，我们将详细讨论沟通和交付分析成果对于分析的重要性。分析专家们经常需要对非技术的业务人员解释复杂的分析结果。任何对完成这项任务有帮助的事物都是好事物。数据可视化就属于这一类型。
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如果没有必要，为什么要描述清楚逻辑分析的所有细节？如果一个简单的收益或提升图表就可以告诉业务伙伴他真正想知道的所有的一切，那么参数估计、等分统计、模型评估统计等信息就是矫枉过正。细节需要备份，但业务伙伴不应考虑过多的技术细节，他们相信分析专家会处理好这些技术细节。
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如果有一个决策树样式的可视化描述，那么没有多少人会愿意看很长的业务规则描述清单。如果想了解某个赌场或零售商店哪些区域最忙，一种选择是创建一堆数字表格，把它们摊在在桌上，尝试分析出其中的模式。你也可以简单地绘制一个赌场或零售商店的热点分布图，图形中的不同颜色代表不同的活跃程度，答案立即就会变得明显。
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影响力，而不是漂亮
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