大数据产品经理必备基础知识——数据可视化（七）

上篇文章给大家总结了层次可视化展示“ 大数据产品经理必备基础知识——数据可视化（六） ”，下面就来看看可视化复杂对象和关系。

可视化复杂对象和关系

可视化技术除了对于数值数据，还包括对非数值数据的可视化技术，如文本和社会网络可视化已经成为可利用的，且备受关注。

许多可视化技术专门用户非数值类数据，如Web上许多对诸如图片、博客和产品评论加标签。

标签云，是用户产生的标签统计量的可视化技术。在标签云中，标签通常按字母次序或用户指定的次数列举。如下图，显示了一个对Web站点使用的流行标签可视化的标签云。
使用标签云对Web站点上使用的流行标签可视化。资料来源：www.flickr.com/photos/tags/2010年1月23日快照

通常，标签云用法有两种，一是对于单个术语，我们可以使用标签的大小表示该标签被不同的用户用于该术语的次数，二是在多个术语上，可视化标签统计量时，我们可以使用标签的大小表示该标签使用的次数，即标签的人气。

除了复杂的数据之外，数据项之间的复杂关系也可视化提出了挑战。

例如，下图使用疾病影响图来可视化疾病之间的相关性。图中的结点是疾病，每个结点的大小与对应疾病的流行程度成正比。如果对应的疾病具有强相关性，两个结点用一条边连接。边的宽度与两个对应的疾病的相关程度成正比。
综上所述，可视化技术为探索数据提供了有效的工具。我们介绍了一些流行的方法和他们的基本思想。有许多现成的工具和方法。

此外，可视化可以用于数据挖掘的若干方面。除了数据可视化之外，可视化也可以用于表现挖掘过程、从挖掘方法得到的模式，以及用户与数据交互。可视化挖掘是一个重要的研究开发方向。

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