7分钟视频,3大方面,让我们来聊聊数据可视化这件事儿
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了7分钟视频,3大方面,让我们来聊聊数据可视化这件事儿相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
《数中生智》第三期节目来啦！
你眼中的数据可视化是什么样子？
年终汇报的图表？
媒体报道的信息图？
每年“双十一”剁手节的成交量大屏？
No No No
数据可视化可并不只是
“用美观的画面展示统计结果”
本期栏目我们将跟随
TalkingData产品经理彭嘉的脚步
一同进入数据可视化的世界
探索不为人知的冷知识和黑科技
发现数据可视化的魅力与价值
William Playfair
来来来，同学们，抬起头来看黑板哈！（敲黑板！）
我们现在常用的传统图表（柱状图、饼状图等等）都是由英国人威廉 · 普莱费尔(William Playfair)于1768年所著的《商业和政治图解》一书中首次发明的。直到20世纪50年代，基于计算机图形学的发展，才慢慢出现了我们现在在网络和电子媒体上看到的数字可视化作品。
（课后练习：朗读并背诵全文）
浑天仪
数字可视化并非仅局限于2D的平面作品，也可以是3D的实物装置。我们非常熟悉的浑天仪，其实也是基于观测到的天体运行数据，定量展示天体运行规律的数据可视化应用。
伦敦霍乱
数据可视化还有一个重要的作用，就是在探索问题时验证想法，例如英国人流行病学家约翰·斯诺（John Snow）通过在地图上做标记，成功发现霍乱规律并停用了被致病水源的水泵，进而阻止了1854年伦敦霍乱疫情的蔓延，成为地图数据可视化的典型应用。
萤火虫飞行轨迹
近年来，一些科学家和艺术家又通过传感器收集数据，以数字化的艺术形式来引起大众的情感共鸣，比如德国物理学家克里斯蒂安 · 克维塞克（Kristian Cvecek）通过长时间曝光捕捉萤火虫的飞行轨迹，令人惊艳的美丽画面展示出萤火虫的迁徙规律。
实际生活中，数据可视化对商业有着非凡的意义和价值，比如彭嘉的日常工作就经常需要使用可视化工具去探索数据的特征，发现同一份数据在不同业务背景下的不同特征。
比如借助TalkingData开发的“城市透镜”，对北京市移动设备日常潮汐流动做了分析，实现更动态、更深入的洞察我们所生活的城市。
电影《黑客帝国》
未来，数据可视化可能不再局限于媒介、屏幕，而像《黑客帝国》那样，直接与人脑连接，跳过以眼睛为载体的视觉体验，真正在大脑意识中看到数据的样子。
互联网已经只能用PC上网的Web1.0 时代，发展到通过手机即可随时随地访问网络、实现人与人互联的Web2.0 时代，未来将会是万物相连的Web3.0 时代，所有物体最细微、最难以观察的变化都能被人类所采集。
面对指数级增长的数据，该如何从海量数据中发现规律并进行展现，是数据可视化未来需要解决的问题，也是需要我们不断探索的方向。
本期节目就到这里，感谢大家的关注，我们下期节目再见。
节目中所提到的案例使用了：
开源的UI组件库iView：https://www.iviewui.com
开源的地理信息可视化框架inMap：http://inmap.talkingdata.com
以及全新的位置大数据可视化平台DMap（尚未发布，敬请期待）
详细了解这些有意思的数据可视化应用：
2015年京东双十一实时可视化战报：https://www.digitaling.com/projects/16070.html
2017年淘宝双十一可视化大屏幕介绍：http://mp.163.com/v2/article/detail/D27QI6NP0511KPLK.html
一个苏格兰痞子改变了我们看数据的方式：https://www.atlasobscura.com/articles/the-scottish-scoundrel-who-changed-how-we-see-data
数据之美·数据的可变性：http://www.cbdio.com/BigData/2015-11/04/content_4089275.htm
图表的重要性：Anscombe的四组数据：http://www.matrix67.com/blog/archives/2308
全美印象地图：https://www.ted.com/talks/r_luke_dubois_insightful_human_portraits_made_from_data
中国偏见地图：http://roll.sohu.com/20160107/n433755438.shtml
更多参考资料：
威廉姆•普莱费尔（William Playfair）介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/William_Playfair
约翰斯诺（John Snow）介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/John_Snow
延伸阅读：
以上是关于7分钟视频,3大方面,让我们来聊聊数据可视化这件事儿的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章