鄉村旅遊信息可視化

❶ 如何讓旅遊大數據可視化

數據比較抽象和紛亂，如何更加有效地使用到旅遊行業當中，我們做了一些思考。用智慧的方式做傳統旅遊，智慧＝互聯網＋數據
通俗來說，我們大數據主要有四個特點一個是大量多樣，感覺高速有價值，二就是動態密集，我們知道旅遊行業是高信息依賴產業，雖然說他現在在旅遊行業起步時間非常短，但是發展非常迅速。
金棕櫚智慧大數據團隊首次公開揭秘：如何讓旅遊大數據可視化（轉載）
我們在旅遊大數據的實現路徑是怎麼樣的？一般大數據實現路徑分為四大環境的層面，首先對數據進行統一採集，我們還可以採集外部的數據，我們得到這些採集源需要對數據進行分析，我們把這些數據存儲在數據倉庫當中，並且按照不同業務分析和主題不同，可能會形成不同的數據集合，用於真正的分析。在真正分析應用層面，我們可以通過傳統的技術，以及我們現在最熱雲計算方式把數據進行分析和挖掘。最終我們通過一些數據挖掘以後，更多是給一些偏技術人來看，實際上我們現在最終用戶越來越偏業務人才，比如說CEO、CFO可能不是特別了解技術，我們需要非常可視化改善給這些人看，
簡而言之，我們整個數據流程的處理主要分為四部分，數據的採集、清理、挖掘、展現，其中清理和挖掘是比較偏技術的，這兩個步驟是旅遊行業從業人員的軟肋，他需要依託非常多的數據技術，我們可以引進現在比較成熟國內外先進技術，或者相對比較先進大數據機構合作，來補足我們這個問題。採集是我們的行業瓶頸，大家在這個方面非常受到限制，大數據研究機構有非常優秀的模型，苦於沒有真實的數據做驗證，所以當我們旅遊行業領域人想要挖掘大數據，越多的採集源我們就會戰略糕點。
金棕櫚智慧大數據團隊首次公開揭秘：如何讓旅遊大數據可視化（轉載）
目前金棕櫚主要通過SQL等方式來進行才具，通過TXT不同層面的存儲，目前累計整個行業的基礎數據，包括3萬多家中國旅行社，73萬導游，10萬領隊，我們可以通過我們的模型檢測到我們的團隊，這些數據看起來非常龐大但是他僅存在資料庫沒有辦法給廣泛的使用人員使用，所以我們需要通過可視化的方式呈現出來，可視化的方式可以通過幾個內容來實現。我們建立了大屏幕監控平台，把累計的數據分享給大家，我們可以把所有的信息通過靈動的方式展現出來，我們還可以共享自己在行業當中宏觀的數據，幫助大家把握整個旅遊行業的全局。
出境的情況，10大目的地國家中最主要的是日本、台灣、韓國、澳大利亞、美國。我們再把時間放大一點，我們全國5月份去的目的地主要是歐洲、東亞地區，以及我們在澳大利亞旅遊人數非常多那麼歐洲的義大利、瑞士人群最多的地方。其中有一半的人去日本，5月份45－54出國旅遊的女性是最多的。

❷ 如何做出賞心悅目的數據可視化

數據可視化的普及和影響在相對較短的時間內急劇增加。 Google趨勢顯示，自2009年以來，數據可視化的搜索頻率幾乎增長了100%，我們已經看到了大量可用的工具和軟體，幾乎任何人都可以相對輕松地創建數據可視化。
比起文本，我們本能地更熱衷於圖像，因為大腦能夠以更快的速度處理圖像。 然而，這並不意味著你可以把大量的圖像和形狀放在儀錶板上，並期望你的觀眾贊嘆。 就像在我們被圖像吸引背後的認知方面，還有其他固有的東西，在某種程度上，與潛意識的行為變得相關。 其中之一就是第一印象。
我們都知道這句話：第一印象持續一生。 但它背後有多少真理呢? 好吧，事實證明：非常多。 類似於本能戰斗或逃跑反應，人類執行無意識思維的行為，稱為快速認知; 比我們習慣的刻意的決策風格更直觀，更快速。
快速認知是我們從一個非常短暫的經驗中深入挖掘和衡量真正重要的能力。 正如我們被告知從來不要通過一本書的封面判斷它一樣，我們每天都使用這種能力，它通過快速解析大量的信息，決定什麼是最重要的，而不採取較慢，更理性的思維方式。
心理學家稱這種現象為「薄片(thin-slicing)」：在幾秒鍾內感知細節或信息需要大腦的理性部分花費幾個月或幾年的時間去評估。 Malcolm Gladwell將其描述如下：
薄片(Thin-slicing)不是一種異國情調的禮物。 它是對於人類來說意味什麼的中心部分。 每當我們遇到一個新的人，或者必須快速地了解一些東西時就會發生薄片現象… …我們依靠這種能力，因為在很多情況下，仔細注意細節，即使不超過一秒鍾，都可以告訴我們非常多的信息。
好消息是，你可以改變和反駁別人對你不良的第一印象，讓他們更了解你。但是在網路上這就要困難得多，因為我們的注意力周期總是在歷史新低處。與之對應的，比以往任何時候都更難吸引你讀者的注意力，你不能讓壞的第一印象進入你數據可視化的個人簡介里——尤其是當信息被埋藏的更深時容易引人探究。
為了防止這一點，我們將討論 5個最常見的錯誤，以避免涉及不同可視化類型數據的錯誤形式。
1、數據過載
許多可視化數據和BI儀表盤的犧牲品數據過載——內容擁擠，其中一些可能不添加任何數據的理解。例如，盡管三維圖表看起來可能令人印象深刻，但他們往往使數據的解釋更加困難。
同樣的，BI儀表盤與5圖表和眾多的標簽可能會展示數量顯著的研究結果，但如果你的讀者無法區分他們在看什麼，最終也是無用的。不必要的插圖、陰影、字體和紋飾會使數據分散，所以盡量少用。在大多數情況下,少即是多。
2、訪問軸
處理定量數據時，條形圖或折線圖是使內容可視化最好的方法之一。一個常見的錯誤是圖表軸;當它看上去是有效啟動軸值越高於零時值越大，這可以將酒吧營業額和他們價值觀精確的表示。
3、不要「切太薄」
處理全部數據時，數據通常以部分到整體關系的形式出現，更為人知的是叫做餅圖。 餅圖是一種非常受歡迎的表現數據的方法，然而飽受非議的是，正如Walter Hickey所說，它是「他們表面上被設計用來做的令人難以置信的糟糕的一件事，」。
有區域都清楚地標記。 此外值得考慮的是所使用的類別的數量; 太多不同的段使得每個段之間難以區分。
4、交叉線
位於特定范圍內的數據通常用於展示隨時間的變化。 因此，折線圖是傳達數據之間的變化或差異的有效方式。 您可能已經開始注意到這里的趨勢，但重要的是不要在圖表中使用太多的線。 在圖表上有大量的交換線會很快變得混亂，因此我們建議不要使用超過4個系列。
5、適當的顏色
熱圖是數據可視化世界中最新的圖表之一，並迅速變得流行。 使用地理空間作為基礎是完美的分類數據，但有一些障礙可能會使你迷惑。 顏色和數據范圍都應在熱圖中正確使用。
一些顏色比其他顏色更突出，這可能給數據帶來不必要的權重。 相反，使用具有不同陰影的單一顏色來顯示強度水平。 對於數據本身，請選擇3-6個數字范圍，在它們之間均勻分布數據。 +/-符號可以擴展高的和低的范圍。
通過數據高效地講故事是一個必需的技能，這將有助於你在組織中的影響力。

❸ 信息可視化和數據可視化的異同和其他比較，到底怎麼

我多次被炫目的數據可視化或信息可視化震驚，在我知道這些圖片背後的數據來源和創造歷程
後，更是為之詫異不止。它涉足制圖學、圖形繪制設計、計算機視覺、數據採集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、用戶交互等。相關領域有影像
學、視知覺。空間分析、科學建模等。

這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的數據，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM
上的3篇數據可視化和信息圖形的文章，主要是鑒賞並提供一些參考資料。我盡量查找了每張數據圖表背後的背景，添加了標注和說明，希望那個幫助讀者更深入地
理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留於對「好看」的贊嘆上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。

數據可視化 Data Visualization 和信息可視化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字可視化指的是講數據用統計圖表方式呈現，而信息圖形（信息可視化）則是將非數字的信息進行可視化。前者用於傳遞信息，後者用於表現抽象或復雜的概念、技術和信息。

而廣義上的數據可視化則是數據可視化、信息可視化以及科學可視化等等多個領域的統稱。

數據可視化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機創建圖形圖表，可視化提取出來的數據，將數據的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，
人們創建更復雜規模更大的數字模型，發展了數據採集設備和數據保存設備。同理也需要更高級的計算機圖形學技術及方法來創建這些規模龐大的數據集。隨著數據
可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於創建一條快速認識數據集的捷徑，並成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於數據中的基本信息。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的信息，發現數據之中的結構，可視化定量的數據結果。

面對復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，數據可視化面臨處理的狀況會復雜得多。

可能要經歷包括數據採集、
數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘在內的一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許交互的。然
後由工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模數據的體系架構、交互技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染
方法等，交互設計師也會介入進行用戶交互行為模式的設計。

所以一個數據可視化作品或項目的創建，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜復雜跨領域的信息，其本身就是一門藝術。

數據可視化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學可視化——「利用計算機圖形學來創建視覺圖像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜復雜而又往往規模龐大的數字表現形式」。

在計算機誕生之前，科學的可視化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的復雜科學模型。

比如利用經驗數據，科學可視化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍卷風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現
象；利用醫學數據（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高端工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要
輸入大量結構和材料數據，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。

雖然科學可視化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學可視化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。

90年代初期，信息可視化領域進入人們的視野。用於解決對異質性數據中「抽象」的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。

科學可視化和信息可視化的差別比較微妙，因為科學可視化的大部分處理對象都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。

在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行數據可視化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的數據進行可視化分析，如犯罪地圖。在互
聯網上，那些掌握了大量用戶活動信息、用戶關系網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的
可視化項目。可惜在中國在這方面的商用或實驗項目還是比較空白的。

數據可視化的開發和大部分項目開發一樣，也是根據需求來根據數據維度或屬性進行篩選，根據目的和用戶群選用表現方式。同一份數據可以可視化成多種看起來截然不同的形式。

有的可視化目標是為了觀測、跟蹤數據，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
有的為了分析數據，所以要強調數據的呈現度、可能會生成一份可以檢索、互動式的圖表
有的為了發現數據之間的潛在關聯，可能會生成分布式的多維的圖表。
有的為了幫助普通用戶或商業用戶快速理解數據的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫創建生動、明了，具有吸引力的圖表。
還有的圖表可以被用於教育、宣傳或政治，被製作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜志和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手
段，可以創造出極具沖擊力自指人心的圖像。在國外許多媒體會根據新聞主題或數據，僱用設計師來創建可視化圖表對新聞主題進行輔助。

說了那麼多，大家都可以感受到數據可視化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支持。無論是動態還
是靜態的可視化圖形，都為我們搭建了新的橋梁，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關系，感受每時每刻圍繞在我們身邊的信息變化，還能讓我們理解其他
形式下不易發掘的事物。

我通過翻譯這系列的文章，為數據可視化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性項目的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。
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有時也可以在力的示意圖標出力的大小重力：

❹ 什麼是數據可視化及信息可視化

1，數據可視化
數據可視化，是關於數據視覺表現形式的科學技術研究。其中，這種數據的視覺表現形式被定義為，一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應信息單位的各種屬性和變數。[1]
它是一個處於不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。

2，信息可視化
信息可視化（Information visualization）是一個跨學科領域，旨在研究大規模非數值型信息資源的視覺呈現，如軟體系統之中眾多的文件或者一行行的程序代碼，以及利用圖形圖像方面的技術與方法，幫助人們理解和分析數據。與科學可視化相比，信息可視化則側重於抽象數據集，如非結構化文本或者高維空間當中的點（這些點並不具有固有的二維或三維幾何結構）。

❺ 數據可視化，信息可視化，知識可視化三者的區別和聯系

三個都是屬於可視化的一種方式

信息可視化是一種將數據與設計結合起來的圖片，有利於個人或組織簡短有效地向受眾傳播信息的數據表現形式。信息可視化的代表特徵是具體化的和獨立的。為了滿足這些特徵，這個圖是需要手工定製的。 並沒有任何一個可視化程序能夠基於任一數據生成這樣具體化的圖片並在上面標注所有的解釋性文字。

信息可視化，旨在把數據資料以視覺化的方式表現出。信息可視化包含了數據可視化，信息圖形，知識可視化，科學可視化，以及視覺設計方面的所有發展與進步。下面是信息可視化的案例展示圖。

數據可視化與針對已知特定數據進行信息可視化設計繪制相比，用戶使用起來更像是通過對數據進行可視化的應用學習和數據挖掘

知識可視化其實是用任何畫圖的工具將你內化的知識呈現出來，都叫做知識可視化。比如我們看完一本書之後，想要整理自己腦袋裡的知識架構，用思維導圖一畫，就能夠把其從思維中曾先到自己可以看到，別人可以看到的載體上。

以上是分析數據可視化和信息可視化相關內容，不過信息可視化和數據可視化是兩個容易混淆的概念。二者在現實應用中有異曲同工之妙，並且部分還能夠互相替換使用。

總結，數據可視化是指那些用程序生成的圖形圖像，這個程序可以被應用到很多不同的數據上。信息可視化是指為某一數據定製的圖形圖像，它往往是設計者手工定製的，只能應用在此數據中。知識可視化指可以用來構建、傳達和表示復雜知識的圖形圖像手段，除了傳達事實信息之外，知識可視化的目標還在於傳輸人類的知識，並幫助他人正確地重構、記憶和應用知識。

❻ 目前國內比較優秀的信息可視化軟體有哪些

DataHunter還可以

❼ 數據可視化通過哪些方式讓數據展現的更直觀

皕傑數據分析（BIOS iLook）是基於JAVA的數據分析、數據可視化系統，提供了完善的分析、數據可視化功能

❽ 什麼是信息可視化

信息可視化（Information visualization）是一個跨學科領域，旨在研究大規模非數值型信息資源的視覺呈現，如軟體系統之中眾多的文件或者一行行的程序代碼，以及利用圖形圖像方面的技術與方法，幫助人們理解和分析數據。與科學可視化相比，信息可視化則側重於抽象數據集，如非結構化文本或者高維空間當中的點（這些點並不具有固有的二維或三維幾何結構）。

❾ 請問一下信息可視化技術到底指的是什麼又有哪一些信息可視化技術...

信息可視化（Information visualization）是一個跨學科領域，旨在研究大規模非數值型信息資源的視覺呈現（如軟體系統之中眾多的文件或者一行行的程序代碼）。通過利用圖形圖像方面的技術與方法，幫助人們理解和分析數據。與科學可視化相比，信息可視化則側重於抽象數據集，如非結構化文本或者高維空間當中的點（這些點並不具有固有的二維或三維幾何結構）。