第１３卷第１期 ｖｏ１．１３Ｎｏ．１ ２Ｏ１４年１月 Ｊａｎ．２０１４ 比例敏感型数据可视化方法研究 徐 飞 （国防信息学院一系，湖北武汉４３００１０） 摘 要：数据可视化是一个专门学科，它关注的重点是以何种形式向用户展现数据，因此不但要研究数据本身，还要 考虑用户的具体需求。根据数据本身特点和用户需求，可将它们划分为四大类：时间敏感型、比例敏感型、关系敏感 型和空间敏感型。重点分析了比例敏感型数据的特征，并提出了若干可视化方法。 关键词：数据可视化；比例敏感型；数据特征 中图分类号：ＴＰ３０１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—７８００（２０１４）００１—００３７—０２ 力于同一个球队、有相同的好友等。这种数据可称为关系 ０ 引言 敏感型数据，对此类数据的可视化也有很多典型的例子。 可以对数据按照特征进行划分，但数据的特征又并非 数据可视化作为一个专门学科，其目的是为了将数据 固定不变。如对于沃尔玛超市的员工来说，负责货物搬运 更好地呈现给最终用户。数据可视化方法千差万别，但是 的人员可能更加关心货物的堆放地点，负责进出货的人员 它们的根本目的是一致的，即更好地满足用户需求。本文 可能更加关心进销货物的数量，负责售后服务的人员则可 对比例敏感型数据的可视化方法进行了研究，主要是提出 能重点关注货物的返修率等，而对于一间具体超市的经理 对此类数据具有指导意义的可视化手段，在实际应用中， 来说，他可能需要关注上述所有数据。数据最终要展现给 应当紧密结合用户需求，寻找最适合的可视化手段。 用户，因此如何更好地满足用户的需求，是数据可视化研 究的中心和根本，对于比例敏感型数据来说，它的可视化 １ 数据特征 手段也不应当只专注于数据本身而脱离实际应用场合。 不同种类的数据，往往具有不同的特征：气象部门在 ２ 比例敏感型数据可视化 研究一年中每个月的气温变化情况时，会将１２个月的平 均气温绘制在一张图表中，研究人员往往还会将表示气温 比例敏感型数据的主要特征是数据可以分组，即整体 的点用曲线相连，以显示其变化情况。这种数据往往和时 中的不同个体，根据某些特征可以划分为不同的类别，如 间关系密切，可以将它称为时间敏感型数据。参加达喀尔 网站上某个问题的抽样调查的答案选择情况、某个国家的 拉力赛的车手，往往需要一位拿着地图的导航员，导航员 人口男女比例情况、参加竞选的几位参选者的支持率等。 会结合车辆所在位置和地图进行比对，提醒车手离下一个 ２．１方法原理 弯道还有多远，以及方向和角度是怎样的。地图数据和空 比例敏感型数据有一个共同的特点，即几个不同的类 间地理位置是无法分割的，可以将它看作空间敏感型数 别相加，总和可以看做是“１”，或者“ｌＯＯ Ａ”。因此，要对这 ｏ据。美国大选开始时，选民会紧盯电视画面，那里通常有 类数据进行可视化处理，既要表达出数据可以分为不同类 几条不断上升的柱形，表示每位候选人获得的票数。投票 别，又要展现出它们的总和是一个整体，即要兼顾整体和 统计结束后，电视台往往会给出一个画面，用一个饼图或 局部。 者其它图形显示出每位候选人所得票数占总票数的比例， ２．２主要技术 这种数据可以称为比例敏感型数据，饼图是它的一种很好 比例敏感型数据可视化技术，常用的有饼图、堆叠柱 的表现形式。在很多社交类网站和应用中，用户可以查找 形图和树图。 两个指定人之间的关联（通常是具有较多社会关系的名 ２。２．１饼图 人，如姚明和赵本山），系统会根据在网络中搜集到的信 饼图是最常见的图表之一，如很多网站会在页面上给 息，给出这两个人之间的关系链，如参加过同一个活动、效 出一个调查问卷，向访问该网站的用户征求网站的改进意 作者简介：徐飞（１９８２一），男，硕士，国防信息学院一系讲师，研究方向为数据工程、计算机网络、大数据。
