大数据可视化——和弦图详解

内容简介：大数据可视化——和弦图详解

本文作者：易往信息大数据事业部负责人李柄燊

数据可视化 工具 可以更快更好地表达数据中隐藏的、非直观的信息，是数据分析的升级工具。

和弦图——用于表示数据间的关系和流量。外围不同颜色圆环表示数据节点，弧长表示数据量大小。内部不同颜色连接带，表示数据关系流向、数量级和位置信息，连接带颜色还可以表示第三维度信息。首尾宽度一致的连接带表示单向流量（从与连接带颜色相同的外围圆环流出），而首尾宽度不同的连接带表示双向流量。外层加入比例尺，还可以一目了然的发现数据流量所占比例。

•优点——信息量大；视觉冲击力强；功能创新。

•缺点——普及度较低，大家都是蒙蒙的，只知道是用来表示关系的。

•典型应用——1、在狭小的空间展示了大量信息，展示空间受限时大有可为。2、数据关系过于复杂，且关系远比流量重要时。

•注意事项——1、一定要契合应用场景使用，不要为了吸引眼球而使用，禁不起推敲。2、使用最好提前培训和沟通，因此目前其实不太适合C端应用，因为没有机会一个个培训。3、如果数据节点过多就看瞎了……

本文介绍和弦图的几种应用

数据集中元素的关系用连接线表示。连接线既可以表示简单关系如A——B，也可以表示含有位置信息的关系如A——C（注意C点连接线落点的偏移），还可以表示不定向的关系如A——D（注意D点连接线和元素不接触）。

连接线不同的粗细程度表示了元素间关系的程度和量级。同时，两端宽度不同的连接线还可以表示关系间的比例，如A——D。

如果连接线根据元素的颜色上色的话，那么他们之间的关系和点位模式就更容易辨识。所以实践中，连接线可以根据数据源或者数据目标元素的颜色上色。

左侧两条不同指向连线，可以用右侧收尾宽度不同的单条线表示。如(A,B)=2、(B,A)=10的两条连线，只需要像右侧图这样，用一条B点宽度为10、A点宽度为2的连线表示即可。

在单向连接线中，连接线接触数据段表示起点，连接线不接触的数据段表示为终点，并配合颜色分类。如图很容易找到从C出发到F的数据线，并且明显宽于其他连接线，说明数值最大。

在数据段外围加入比例尺，即通过连接线与数据段接触点宽度，直观看到该连接线数据量在该数据中所占比例。

本文作者：易往信息大数据事业部负责人李柄燊

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