可视化图形（数据图形可视化）
本篇文章给大家谈谈可视化图形，以及数据图形可视化对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
可视化图形隐喻是什么
隐喻与信息可视化
信息可视化是将信息的特征值抽取、转换、映射、抽象和整合，用图形、图像、动画等方式表示信息内容特征和语义的过程。信息可视化借助视觉设计、图形符号学、设计心理学、数据分析、统计学等学科技术手段，将信息以“信、达、雅”的方式展现出来。
“信”即是保证信息在从不可视到可视、从外界传递到人的视觉，保持人所接受的信息与原始信息内容保持统一。
“达”则是指信息传递到最终没有冗余、错乱并按照一定的顺序排列，用户接收信息保持流畅。
“雅”就是让信息带给人愉悦的感受，在保证前两条的前提下，将信息在视觉上变得更易于理解，让接受者获得愉悦的体验。
通过信息可视化设计，我们可以将复杂、抽象的概念、技术、数据等进行优化;为用户提供清晰、有效、易于理解的信息途径，通过视觉形式表现出来。
信息可视化的应用范围极广，只要有信息需要传递的地方，就有信息可视化的用武之地。
在计算机图形界面时代到来后，计算机操作由命令行操作方式转为图形界面操作，信息可视化是一个由抽象数据到可视化形式的映射过程，在绘制数据对象的可视化属性过程中。
从这个过程我们可以看出，信息可视化过程本来就是一个设计师将信息进行隐喻的过程。在信息传递过程中，信息可视化与隐喻的关系。
设计师先将信息进行隐喻映射，通过重新编码制成可视化信息进行传播，接受者在接受信息之后进行隐喻认知，最终了解信息内涵。接收者可以再次进行隐喻设计，传回发送者或者重新选择传播途径传播。
可以说信息可视化的过程是隐喻编码的过程，而接受者读懂信息的过程是运用隐喻认知解码的过程。
第2季：数据可视化-图表用法实战演示
数据可视化本身就是一种数据分析方法，把数据用可视化的方法展示出来，本身就说明了一个故事，表达了一个观点，形成一种定性的判断。虽然在图形中没有写一个文字，但是图形却能呈现出强烈的数字对比。
本季内容：
04柱形图、条形图——比较大小及结构关系
05饼图——事物的结构配比关系、配方
06面积图——展示累积效果、结构关系、结构变化
07雷达图、扇形图——多维图表，描述事物多个维度的特征
08组合图——以上几种图形组合形成的较为复杂的图形
上季内容：
第1季：数据可视化-按照认知规律作图展示
柱形图和条形图属于一类图，在本质上没有什么区别，但在应用上还是有差异的。
当数据描述的事物有时间先后关系时，可以用柱形图来表示，在横坐标上从左到右标识时间的先后顺序；当数据之间没有明显的先后逻辑关系时，这种并列关系可以用柱形图表示也可以用条形图表示；当数据之间有明显的上下关系时，则要尽可能用条形图来表示。
如果数据之间没有上下或者先后逻辑关系，并且是完全的并列关系，则这个时候可以通过排序的方式让图形更加容易解读，如下图所示。
如果数据之间有明显的时间先后逻辑关系，则要尽可能地照顾到时间的先后逻辑关系，这样容易让读者看到前后的数据变化过程。
如下图所示，这是某企业在过去5年中的销售额数据。如果将数据按照大小来排序则没有任何的意义，而使用时间轴可以代表企业的发展历程，所以，如果有明确的逻辑关系时，则必须要服从这个逻辑顺序。如果把这柱形图做成条形图，就没有历史发展的逻辑顺序关系，也就失去了图形表示的“故事性”，如下图所示。
如果柱形图的标识并没有强逻辑顺序关系，则可以通过排序的方式，让表达更加清楚，即要么突出前几名，要么突出后几名，具体如何突出或者希望表达什么，必须在作图的时候确定。
无论是条形图还是柱形图，都会有很多的变种来表达不同的内容或者作者希望传达的消息。在变通的过程中，需要对图形顺序、大小比较的基准进行设计，如果有必要，则可以使用不同的颜色来表达相关的喜好或者结论，或者用刺眼的颜色来引导读者，如下图所示。
用作大小对比的柱形图或者条形图，可以用来制作更加复杂的对比图形，例如可以对比两个要素之间的变化情况，虽然它没有点图更直接，但可以通过大小变化来初步了解两个变量或者两个指标之间的变化关系，如下图所示。
笔者不太喜欢一个图形中有太多的内容，这会让读者无法理解这个图形的主旨内容。一个数据图表只需要清晰地表达一个观点即可，试图表达更多的内容，往往会造成每个内容都没有表达清楚，越复杂的图形实用价值越低（见下图），只能作为“艺术品”让人去欣赏，不能作为数据分析工具供我们使用。
条形图和柱形图有很多种表达形式，如果我们掌握了基本的对比技巧，避免常识性错误，则可以更加有创意地使用条形图和柱形图来表达我们希望表达的内容，而且还可以有各种各样的变种，如下图所示。
饼图是最基本的面积图形，它利用面积上的占比来表示事物内部的结构关系。一般情况下，可以用饼图来表示一个事物，如下图所示。
饼图是做结构性展示最直接的工具，而任何的资源配置都有一个结构比例，不同的结构配方代表不同的资源配置比例，不同的资源配置比例会带来不同的效果。
华为每年的研发投入都超过其销售额的5%，甚至大多数时候都超过了10%，所以华为的研发实力、专利数量、产品的技术领先性都超越了竞争对手；联想在产品的研发投入上不足其销售额的1%，所以联想一直需要购买他人的专利来保证技术领先性。因为联想在研发上的投入低，所以研发实力必然就弱；而华为在研发上的投入高，随着时间的推移，其产品在技术上的竞争力就能越来越强。大多数公司目前的状况与其之前的资源配比有着直接的关系。一个公司不考虑资源的配置，就无法保证公司能按照既定的战略去发展。如果想让公司的各种资源更加集约，就需要更加合理地配置，需要有更加合理的配方。最优化的配方会大幅度减少资源的闲置和浪费。
任何一家企业都是由人、财、物、信息等各种资源构成的主体，这些资源之间是有配比关系的，不同的配比关系决定着这家企业的特点。有的企业土地资源丰厚，有的企业人才资源丰富；有的企业通过人海战术实现超高额的业绩，有的企业采用精兵强将策略，人数虽然不多，但个个骁勇善战；有的企业擅长客户服务，有的企业擅长产品设计和生产。不同企业的特点都是由其资源配置结构决定的，所以在分析一家企业的时候，用饼图对企业的各种资源进行分析，有利于我们充分了解企业的资源配置特征。
如下图左图所示，这是一家典型的生产制造型企业的人力资源配置饼图，通过此图可以看出企业大部分的人力成本都配置到了生产环节，即工人的工资是最大的支出，而在研发、营销、人力资源管理、采购管理上的投入非常低。可以看出这家企业的基本特征是以生产为中心，不重视营销、研发。这样的企业往往在传统行业锁定一个产品或者一类产品进行生产，并且有稳定的大客户关系，专注服务几个大客户，并不太重视市场营销和客户开源。
而右图则完全不同，同样是生产制造型企业，该企业会投入超过25%的人力成本去做市场营销和销售，这家企业是市场导向型企业，通过构建公司的销售网络和品牌知名度，实现企业长期稳定地发展，并且注重人才管理以及技术研发，有5%的人员从事产品研发工作，从而为企业提供源源不断的新产品。
企业的资源配置结构决定着企业自身的特征，一张饼图就能让我们对企业有更加深刻的了解。如果企业处于变革的过程中，根据变革的策略，也可以用饼图来跟踪企业实际变革的过程和效果。例如，企业需要从以生产为中心转向为以市场为中心，那么企业在生产上的投入和在营销上的投入必须要发生结构性的变化，如果没有发生，那么我们就可以得出结论：这家公司所谓的转型仅仅停留在口号上，并未付诸行动或者行动没有任何效果。
面积图一般用得比较少，主要是因为它比较复杂，看起来不够直观，理解起来比较费劲，在看图的过程中需要人为解读。当然面积图也有其好处，最典型的面积图就是帕累托图，即累计面积图，如下图所示。
帕累托图主要用来分析各种事物主体的集中度结构状况。根据二八原理，我们知道80%的利润是由20%的客户给创造的；20%的产品创造了80%的销售额；80%的成本花费在20%的业务上；80%的人创造了20%的收益……所以我们可以用帕累托图来看看企业是否存在这样的现象，如果存在这样的现象，那么企业可以从改善管理、改善客户关系、改善产品结构、改善业务结构等方面不断优化，让企业的绩效产出进一步提高。
饼图只能提供一个维度的结构分析，如果存在多个维度，则需要用更加复杂的图形。历史上比较典型的一个多维度结构分析的可视化图形是南丁格尔做的玫瑰图。南丁格尔通过其精心制作的玫瑰图向人们展示出真正在战场上死亡的士兵是比较少的，大量的士兵是因为在战场上缺少救治而死亡的，从而推动了战地医院的建设，让大量的受伤士兵得到救治，挽救了大批的战士，她因此被称为“伤员天使”、“提灯女神”，每年的5月12日被定为“国际护士节”，以纪念其成就。
南丁格尔的玫瑰图是饼图的延伸，其将图等分成12份（表示12个月），然后每个部分都代表死亡的士兵数量，根据士兵死亡的原因，分别分成不同的段，从而能够看到哪一种死因占比最大，如下图左图所示。
我们可以使用玫瑰图来制作产品销售结构图，例如有10个产品品种，每个品种有不同的规格或者细类，每一类都对应一个销售额，这样我们可以做出一个类似玫瑰图的图形来展示不同产品的销售贡献，如下图右图所示。
另外，还有一种面积图形叫作Mekko图，它是用来表示多层级结构关系的数据图形之一，如下图所示。
这个图形主要用来表示业务结构、产品或者业务组合、人员组合、客户组合等各种组合结构的问题。这是一个静态的业务组合结构图形。通过此图形可以分析公司业务组合的合理性、结构性，某些产品在某些地区是否特别受欢迎，某些地区的某些产品的销售还有多大的空间，从而方便公司制定相关的区域市场策略。
我们对事物进行分类时，需要有一个分类标准，有时候分类标准不止一个，可以是两个、3个或者更多。只有一个维度的分类被称作单维度分类，例如对客户进行分类，根据客户的大小，可以分为大客户、中客户、小客户、微型客户；根据成为客户的时间，可以分为老客户、新客户。如果是两个维度的分类，则被称作矩阵分类。例如按照客户所在的地理位置和大小这两个维度，将客户分成北方大客户、南方大客户、北方小客户、南方小客户等。如果是三个维度的分类，则被称作魔方分类，例如RFM模型就是比较典型的三维度客户分类，通过此模型可以对企业的客户关系管理进行评测。
当分类维度超过3个以上时，就需要使用扇形图或者雷达图来表达。比较典型的一个分析模型就是IBM产品竞争力评价模型$APPEALS，如下图所示。
该模型是从客户对产品需求价值的8个不同维度对产品的市场竞争力进行分析，主要用于评测IBM服务器产品、电脑产品等硬件产品。不同的产品品类、不同的业务特征需要根据自身企业的特点，从用户的需求出发，设定不同的维度来对产品进行竞争力评测，不可以完全照搬IBM的模型。任何数学模型都有其适用的范围，都需要结合企业的业务特点进行修订。别人的方法我们可以学习、参考，可以照葫芦画瓢，但不可以完全“拿来主义”。
笔者不太赞同使用相对复杂的组合图，因为有些图形对普通的管理者来说已经过于复杂了，例如气泡图、雷达图、面积图等。如果使用的是组合图，则必须要画得清楚明白。
以上所有的图形都能使用微软的Office 2016制作出来，可以使用PowerPoint制作，也可以使用Excel制作，因为它们使用的是相同的模块程序，但前提是使用Windows版的Office 2016。目前Mac版的Office2016还有很多复杂的数据图形功能未能载入，包括组合图制作功能、Mekko图、玫瑰图等。
全文摘自《企业经营数据分析-思路、方法、应用与工具》赵兴峰著
数据可视化：常见图形的选择
在制作数据可视化大屏的过程中，各式各样的图形选择着实是要费一番脑细胞，以下就来总结一下常见图形的选择方法。
条形图是用途最广泛，最常见的数据图形之一，它的作用主要是：条形图/柱状图适合用于少数类别（10）的分类数据的可视化，用来反映不同类别数据之间的差异。
一些使用的建议：可以使用堆叠的条形/柱状，通过颜色区分数据，更好看出数据差异。
折线图的用途主要有：折线图可以用来表示具有相关性的两个变量的关系，表示一个变量随另一个变量（比如：时间）变化的情况。
使用的建议：折线图常常能够很好的表现宏观趋势，所以可以与条状图结合起来，使更多的detail能够呈现在图中。
饼图/环形图的用途：饼图/环形图主要用来呈现分配比例问题。
使用的建议：数据差别不大时，使用饼图/环形图很难用肉眼发现区别，此时不建议使用饼图/环形图。
地图的作用如下：表现数据在地理位置上的分布状况，例如一家公司在各地的销售情况和分布情况。
使用建议：使用气泡图在地图的上层或标记层热力层等等，可以用大小和颜色等维度来表现数据。
雷达图的作用：可以在同一坐标系内展示多指标的分析比较情况。它是由一组坐标和多个同心圆组成的图表。
使用建议：数据点最多6个，否则无法辨别，因此适用场合有限。
散点图的用途如下：直观地展现原始点的分布和两个变量间的关系，是用来观察两个一维数据序列之间的关系的有效手段。当然，可以有多个变量同时与其中一个变量同时进行观察。
使用建议：在散点图中加入fit的直线或者曲线呈现变量之间的联系。
图形的选择最重要的是与数据相联系，突出数据之间的差异，这样才能够让数据一目了然。
数据可视化涉及到的图形还有很多，可以查看灯果可视化（），里面还有很多丰富的图形可以选择哦。
可视化图形转化成矩阵的方法
用matlab将图像转化为矩阵的方法
1、a=imread('1.jpg');
2、图像imread后，a已经是矩阵了（彩色的3维，灰度2维）；
3、matlab操作数据以矩阵为基础，也就是计算都是矩阵啦。
matlab的作用
它可以用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。我曾经用它做运筹学方面的多维线性规划，只需编好程序，把相关数据输进去，结果就出来了，效率超高的。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连
matlab开发工作界面
接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++ ，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。
可视化图形的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据图形可视化、可视化图形的信息别忘了在本站进行查找喔。
