如何能让分析图更有说服力?8种方法让数据可视化!
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何能让分析图更有说服力?8种方法让数据可视化!相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
如今
数据可视化
已经成为了各个行业竞相追逐的一个词汇
从阿里巴巴的阿里云
到百度的百度图说
项目的前期数据分析
已经成为了市场经济下不可或缺的一环
同样
互联网的大数据背景
也为景观设计带来了新的契机
如何能让你的分析图
通过数据的支持
变得更加具有说服力
这是我们本次课程所希望达到的目的
4 种网络数据获取
OSM+DEM+POI+WEB DATA
课程共涉及到四种数据类型,分别为OSM矢量数据,DEM高程数据,POI城市信息点数据和WEB DATA网页数据。
一、OSM矢量数据
OSM是开源地图(OpenStreetMap)的简称,通过OSM地图我们可以获取到城市的矢量数据信息,并通过Grasshopper编程将数据可视化为具有城市肌理的底图或者城市的三维建筑模型。
OSM格式数据爬取分析图
网络案例
北京国贸附近城市3建筑模型
讲师自绘
二、DEM高程数据
数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟(即地形表面形态的数字化表达)。
一般认为,DTM是描述包括高程在内的各种地貌因子,如坡度、坡向、坡度变化率等因子在内的线性和非线性组合的空间分布,其中DEM是零阶单纯的单项数字地貌模型,其他如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性可在DEM的基础上派生。
课程中通过对DEM高程数据的爬取,并借助Grasshopper等软件平台将其转化为可视的三维地形模型,并对其可以进行各类分析。
DEM高程数据爬取分析图
网络案例
DEM高程数据爬取分析图
网络案例
三、POI信息点数据
POI是“Point of Interest”的缩写,中文可以翻译为“兴趣点”。在地理信息系统中,一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。
课程中的POI信息点主要包括网站采集和手动爬取两种方式,在后期的数据处理部分主要以Power Map为主,同时也会介绍些Grasshopper平台下和可视化网站中的处理方法。
POI数据信息爬取分析图
网络案例
四、WEB DATA网络数据
网络数据是现实世界中最常用的数据类型之一。人与人之间的关系、城市之间的道路连接、科研论文之间的引用都组成了网络。
课程中主要通过火车头采集器、八爪鱼采集器等软件对数据进行获取,并在Grasshopper平台下搭建分析图逻辑处理数据。同时在这个部分也会介绍一些比较有趣的可视化网站。
Echarts官网首页
网络案例
8 次经典直播课
数据获取+分析图逻辑构建
一、课程整体结构
二、课程内容
一、基础内容讲解
1.课程整体介绍:
对课程整体内容的概述,通过具体的视频案例来解释数据可视化对设计产生的指导性作用,并对课程所涉及软件进行简单说明。
2.GH入门(数据结构及基本操作)
对Grasshopper里数据结构部分进行详细讲解,并通过建模案例进行演示。最后会以视频案例的形式介绍数据可视化当今比较前沿的研究。
GH入门数据结构讲解
作者自绘
二、DEM高程数据及OSM矢量数据爬取
1.OSM开源地图数据爬取
OSM开源地图提供了丰富的数据资源,通过Grasshopper,GIS,QGIS等软件的使用可以获得大量的矢量格式城市数据。课程主要介绍三种方法——(1)ELK1 and ELK2 爬取(2)QGIS爬取 (3)GlobalMapper
2.DEM高程数据爬取
DEM高程爬取主要用到谷歌地球,GETools,地理空间数据云等软件和网站,用于获得全球的地形数据以方便对场地的分析理解。课程主要介绍三种方法以及后期的地形处理——(1)谷歌地球爬取 (2)GlobalMapper爬取 (3)全能电子地图下载器爬取 (4)地形整理
城市OSM肌理底图 ——上海市
网络案例(课上临摹)
城市OSM肌理底图 ——利物浦
网络案例(课上临摹)
城市OSM肌理底图 ——马德里
网络案例(课上临摹)
城市三维建筑模型 ——巴黎
课上案例
城市三维建筑模型 ——柏林
课上案例
城市三维建筑模型——伦敦
课上案例
DEM地形获取
课上案例
World Imagery Map
课上案例
Atlas Shader Map
课上案例
Color Ramp Shader Map
课上案例
Daylight Shader Map
课上案例
Global Shader Map
课上案例
Gradient Shader Map
课上案例
HSV Shader Map
课上案例
Slope Direction Shader Map
课上案例
Slope Shader Map
课上案例
VCF Tree Cover Worldwide Map
课上案例
三、POI信息点爬取及网页信息爬取
1.POI点数据爬取
POI点是“Point of Information”的缩写,是主要以名称,经度,纬度构成的信息点。通过对POI点信息的爬取我们可以获得诸如各城市餐饮、酒店、公共设施以及风景区等的坐标信息,进而通过数据清理,算法编写等过程进行数据可视化的展示。
2.火车头网页信息爬取
火车头采集器是目前较为常用的网页数据爬取软件,通过逻辑的编写对网页源代码进行信息筛选从而获得所需数据。火车头采集器这类软件扩大了信息获取的渠道,对于没有编程基础的人来说更易上手,也可以作为学习python爬虫等知识的前期铺垫。
上海房价可视化GL版
网络案例(pissang作品)
Taxi routes of CapeTown
网络案例(pissang作品)
四、既定逻辑(一)——Power Map
1.图表类可视化(既定逻辑)
既定逻辑第一部分主要以Excel的数据可视化插件PowerMap讲解为主,包括PowerMap基础操作、区域分布图表制作、海量SHP信息转换导入制图、时间轴动态图表、动态3d表格图表、使用自定义底图制作图表几个部分。
Power Map图表类可视化
网络案例(课上介绍)
Power Map图表类可视化
网络案例(课上介绍)
Power Map图表类可视化
网络案例(课上介绍)
全国学校POI位置信息
课上案例
动态3d图表
课上案例
五、既定逻辑(二)和可变逻辑
1.图表类可视化(既定逻辑)
百度图说、BDP、infor.am、Echarts以及chartwell参数化字体的简单使用介绍。(Echarts简单介绍,详细使用之后会单开相关课程)
2.图表类可视化(可变逻辑)
通过Grasshopper的逻辑算法介入,对数据进行可视化建构。
Echarts官网首页
网络案例
网络数据可视化
课上案例
六、地形可视化(一)
1.地形可视化(一)
地形可视化部分是利用前面爬取的DEM地形数据生成的地形进行进一步分析,第一部分具体包括CAD高程点地形创建、高程分析、坡度分析、坡向分析、日照分析和地形模拟。课程会通过案例讲解部分Grasshopper电池的常用方法。
地形类分析日照 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
七、地形可视化(二)
1.地形可视化(二)
地形可视化部分是利用前面爬取的DEM地形数据生成的地形进行进一步分析,第二部分具体包括道路坡度分析、视域分析、雨水径流分析、天际线限高分析和GIS相关地形分析。本节课程除了通过案例讲解部分Grasshopper电池的常用方法外还会涉及GIS在分析地形时的简单用法。
地形类分析雨水径流 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
八、空间可视化
1.城市空间可视化
城市空间可视化部分是利用前面爬取的OSM空间数据生成的城市空间信息进行进一步分析,具体包括城市日照分析、城市视域分析、城市排水分析、人口密度分析、容积率和最短路径分析。本节课程通过案例讲解部分Grasshopper电池的常用方法。
基于时间轴的分析 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
基于时间轴的分析 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
基于时间轴的分析 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
城市空间类分析 2015 AA Beijing Visiting School
讲师自绘(案例临摹)
5 次犀牛+GH基础扫盲课
韩大大精心录制的扫盲视频
本次课程为了照顾没有太多犀牛和Grasshopper基础的同学,为大家准备了韩大大精心录制的扫盲视频及相关案例文件,大家可以在正式上课之前先看这个视频进行一些基础学习。
写在最后
套用兽哥的话来说
数据可视化的魅力在于
你将可以用上帝的视角去理解这个世界
-这是一个用数据说话的时代-
直播时间
5月1日——5月26日,
每周二、六晚上20:00—22:00+
授课:本页面直播+录播+课后辅导(2个月)
软件:犀牛5,GH+插件,ArcGIS,Global Mapper,Excel等
难度:不需要有犀牛和GH基础,即学即用。
授课方式
优优课-网络直播+课程视频-高清回放
(自课程结束起1年内免费收看,不限回放次数)
课程价格
课程原价899元
前10名报名,优惠至699元/人
第11-30名报名,优惠至799元/人
(每期限招50人)
报名方式
扫描上方二维码或阅读原文即可报名
报名前:欢迎咨询 ;
下单时:请备注您的姓名和联系方式;
报名后:请加QQ:2852357063,2852357064,2852357065 (客服小姐姐们,看眼缘挑~)。
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03
编辑 | 星火
校对 | 堂哥
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