大数据产品经理必备基础知识——数据可视化(三)
上篇文章给大家总结了一些常见的统计描述图形“
大数据产品经理必备基础知识——数据可视化(二)
”,接下来看看基于像素的可视化技术。
基于像素的可视化技术
前面讨论的是单变量数据,对于一个m维数据集,基于像素的技术在屏幕上创建M个窗口,每维一个。记录的m个维值映射到这些窗口中对应位置上的m个像素。像素的颜色反应对应的值。诸如此以像素的颜色反映维值称为基于像素的可视化技术。
例如,顾客信息表,包含4个维度:in_come(收入),credit_limit(信贷额度),transaction_volume(成交量)和age(年龄)。我们能够通过可视化技术分析income与其他属性之间的相关性吗?
我们可以对所有顾客按收入的递增序排序,并使用这个序,在4个可视化窗口安排顾客数据,如下图。值越小,颜色越淡。
使用基于像素的可视化,我们可以很容易的得到如下观察:credit_limit随income增加而增加;收入处于中部区间的顾客更可能购物;income与age之间没有明显的相关性;
其他形式,如空间填充曲线、圆弓分割技术等;(感兴趣的同学可以做更深入的学习)
一些频繁使用的二维空间填充曲线;
圆弓技术:a)在圆弓内表示一个数据记录;b)在圆弓内安排像素。
那么,几何投影可视化技术又是如何应用的呢?下篇文章给大家详细讲讲。
以上就是“大数据产品经理必备基础知识——数据可视化(三)”的内容了,如果你还想了解其他相关内容,可以来 产品壹佰 官方网站。
基于像素的可视化技术
前面讨论的是单变量数据,对于一个m维数据集,基于像素的技术在屏幕上创建M个窗口,每维一个。记录的m个维值映射到这些窗口中对应位置上的m个像素。像素的颜色反应对应的值。诸如此以像素的颜色反映维值称为基于像素的可视化技术。
例如,顾客信息表,包含4个维度:in_come(收入),credit_limit(信贷额度),transaction_volume(成交量)和age(年龄)。我们能够通过可视化技术分析income与其他属性之间的相关性吗?
我们可以对所有顾客按收入的递增序排序,并使用这个序,在4个可视化窗口安排顾客数据,如下图。值越小,颜色越淡。
使用基于像素的可视化,我们可以很容易的得到如下观察:credit_limit随income增加而增加;收入处于中部区间的顾客更可能购物;income与age之间没有明显的相关性;
其他形式,如空间填充曲线、圆弓分割技术等;(感兴趣的同学可以做更深入的学习)
一些频繁使用的二维空间填充曲线;
圆弓技术:a)在圆弓内表示一个数据记录;b)在圆弓内安排像素。
那么,几何投影可视化技术又是如何应用的呢?下篇文章给大家详细讲讲。
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