为什么数据可视化很重要

数据可视化揭示未被注意到的信息(特别是在大型数据集中)，更快地给出答案，并帮助记者调查因果关系。

在一篇关于信息可视化模式的文章中，作者说可视化是可取的有很多原因，其中包括:

可视化让你看到那些宁愿被忽视的东西。任何数据都包含信息，但如果没有可视化数据，你就会错过趋势、行为模式和依赖性。
良好的可视化为研究数据、使用数据、调查一些奇怪的因果关系提供了条件。这对于调查和研究工作是非常重要的，就像在新闻工作中一样。

为了说明以上几点，让我们看一个样本数据集:

快速浏览一下，我们可以看出这是一组显示7个国家/地区5年gdp的数据。但是，除此之外，从这张表格中你还能看出什么信息或信息呢?我的意思是，你想告诉别人的值得注意的信息或信息，你可以说，“you know what…”

现在让我们看看数据集的可视化版本及其传递的信息:

可视化让我们看到那些宁愿被忽视的东西。在此可视化中，我们可以看到表中(很快地)不明显的模式。例如，我们看到，在1870年，这五个经济体的gdp大致相同;但自1913年以来，西欧和美国的gdp增长速度远远快于其他经济体。

良好的可视化为研究数据、调查一些奇怪的因果关系提供了条件。现在看到这个可视化的模式，记者可能有兴趣找出是什么导致了美国GDP自1913年以来的加速增长。或者记者可能会好奇地注意到，自1973年以来，中国的GDP以类似于美国的速度加速增长，这是为什么?为什么在停滞了几十年之后，日本、印度、中国和非洲的gdp都在1950年开始增长?

可视化给出的答案更快。要回答这个问题，“哪个经济体的GDP一直排名最低?”看图表比阅读和比较表格中的数字行要快得多。

如果本例说明了可视化如何促进或帮助读取表格数据，那么在许多其他情况下，如果没有某种形式的可视化，实际上是不可能理解数据集的。对于大型数据集尤其如此。

让我们来看看一组数据，它显示了英国人在不同地区的预期寿命。

在您检查了这个数据集之后，您是否可以看出任何值得注意的信息?如果你看着这个巨大的表格感到不知所措，看看卫报制作的地图可视化截图:

现在，我们能立即分辨出的最值得注意的信息是什么?

大多数人会问这个问题:为什么南方人比北方人更长寿?如果我们进一步追问——在北方有一个特别的地方，用深红色标示的地方，人们的寿命比其他大多数北方人都要短，这是怎么回事?

来源:mulinblog.com 2012年9月