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2018
01-21

2018年1月21日给赵明同学的博客留言

赵明你好!你这新发的两篇文章太棒了,总结全面到位,超出我的预想!更多夸你的话我就不说了,还是按照约定,点评你每个图的总结内容。我回复了你2000字,并且包含大量链接。你那里的留言板发不出来,我只好发到我的博客上,给你个超链接!(赵明博客原文地址:http://blog.csdn.net/zhaom888/article/details/79056490

图1,是多组柱状图,你总结的没错。我个人认为,邮件收发数量这个概念,必须引入时间流,只统计总个数价值不大。而且多组柱状图在展示大量数据时效果较差,一般我们只用它横向比较10个以内的数据,故而这个图有相当的改进前景。

图2,这个其实可以归类为平行坐标图(http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=parallel-aqi
只不过此图只有3个坐标轴而已。既然要用平行坐标图,完全可以展示更多维度的数据。像这个例子原作者根本没有把平行坐标图用到位。而让我惊艳的是你对缺点的分析和改进措施,把问题说明的很到位!按照你的改进方案,可以参考层次结构数据的表现方法,把邮件主题当做树干,其他数据当做树枝,做出表现力更强数据内容更多的可视化设计来,例如sankey图(一种可以表示分类及其按时间变化规律的流程图)http://echarts.baidu.com/examples/index.html#chart-type-sankey,矩形树图(一种层次结构图,可以表示不同分类的对比关系)等http://echarts.baidu.com/examples/index.html#chart-type-graph
。更多的例子在这:http://treevis.net/https://vcg.informatik.uni-rostock.de/~ct/timeviz/timeviz.html

图3,这就是用tableau做的面积图。我以前也做过类似的。实际上用了三种数据,时间,发送邮件数量,员工列表。你可以发现,这个图完全可以和或图2、图1进行结合。至于上面小圆点不容易辨明的问题,可以用其他视觉变量代替小圆点。用小圆点的大小表示数据,属于面积这一视觉变量,而面积在人眼识别的排序中,是排在位置等之下的。详见bertin等人提出的视觉变量模型(在我给你发的浙大陈为教授的PPT里)。

图4,应该叫矩阵图。这种图适合分析网络结构的边关系,并且可以通过调整阈值来过滤内容,通过排序来显示活跃度,总的来说我们也可以用。

图5,正式名称是节点链接图,使用了力导向这一布局算法。用在显示邮件收发上,效果不如矩阵图。这个图可以和图2结合,通过聚类算法把主题内容提出来,形成带有聚类效果的节点连接图,这样可以让点位置更有意义。就像这个样子:http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=graph-webkit-dep

图6,很简单的柱状图。像这样的基本统计图形,过于简单,一般不单独提出来,建议与其他图形配合使用(例如,跟时间流图配合),形成多窗口显示的效果,就像阿里的DataV可视化大屏一样。https://data.aliyun.com/visual/datav

图7,这个应该属于散点图的一种。但是该案例的实现很有密集恐惧症的感觉。不如与时间流图结合。我看图中点上有文字,不知道代表什么含义?是否做了文本分析?这点你还要再确认。

图8,这个图我以前用过,文章链接在,属于圆形树图。
但很明显,在这里用圆形树图意义不大,作文本分析还不如用词云呢。词云被称为文本分析中的可视化银弹。

图9, 是不是没截图截全?还应该有个时间轴吧?个人认为这个图还是比较有用的。

图10,这个主题持续时间表,应该可以跟图3,图1结合,做成折线图或者主题河流图,比这个好。主题河流图的例子:http://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=themeRiver-basic

图11,矩阵图,这个很有意思。可以较为清楚地发现公司业务的变化规律。建议参考。


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