數(shù)據(jù)可視化的色彩與形式

劉沁穎，郁舒蘭

（南京林業(yè)大學(xué)，江蘇 南京 210000）

1 可視化的簡(jiǎn)介

1.1 可視化的涵義

數(shù)據(jù)可視化是一項(xiàng)將文字?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)并通過視覺傳達(dá)的研究；是一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量[1]。

數(shù)據(jù)可視化起源于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，它將難以直接展示的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可感知的圖形、符號(hào)、色彩和紋理等，加強(qiáng)數(shù)據(jù)辨認(rèn)效率，以此達(dá)到快速且有效的數(shù)據(jù)傳遞效果。

1.2 可視化的發(fā)展

從遠(yuǎn)古時(shí)代開始，人們便開始以圖像傳遞信息，并逐步衍生出文字。20世紀(jì)50年代，人們開始發(fā)現(xiàn)圖像對(duì)于信息表達(dá)的重要性，開始嘗試?yán)糜?jì)算機(jī)創(chuàng)建圖表。

1975年，美國(guó)心理學(xué)家帕維奧在其關(guān)于長(zhǎng)時(shí)記憶的雙重編碼理論中提及：“表象系統(tǒng)相較于語義系統(tǒng)在對(duì)信息的加工過程中具有一定的優(yōu)勢(shì)，即人類大腦對(duì)于形象材料的記憶效果和記憶速度要遠(yuǎn)好于語義記憶[2]。”圖像視覺傳達(dá)的明顯優(yōu)勢(shì)被發(fā)現(xiàn)后，越來越多的學(xué)者開始研究并嘗試以圖像形式展現(xiàn)信息。

1987年，布魯斯·麥考梅克等撰寫的《Visualization in Scienti fi c Computing》促進(jìn)了可視化技術(shù)的發(fā)展，將科學(xué)計(jì)算中的可視化稱之為科學(xué)可視化[3]。在這之后，到了20世紀(jì)90年代早期，在可視化的基礎(chǔ)上又衍生出信息可視化，其與科學(xué)可視化成為了數(shù)據(jù)可視化的兩大分支。

1.3 可視化的意義

近年來，可視化發(fā)展的速度非常快，成功融入了我們的生活中。以一個(gè)簡(jiǎn)單的文獻(xiàn)檢索為例，當(dāng)筆者在百度學(xué)術(shù)中輸入“數(shù)據(jù)可視化”后，在出現(xiàn)的網(wǎng)頁中，除了簡(jiǎn)介和文獻(xiàn)外，還有有關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的研究走勢(shì)、關(guān)聯(lián)研究、學(xué)科滲透、相關(guān)學(xué)者、相關(guān)機(jī)構(gòu)等5個(gè)方面的數(shù)據(jù)分析。點(diǎn)擊進(jìn)入其中一個(gè)“研究走勢(shì)”，出現(xiàn)的是一幅近年來關(guān)于數(shù)據(jù)可視化的論文研究的走勢(shì)圖，從圖中我們可以輕松得出研究開始的時(shí)間、論文數(shù)量和研究熱度等。首先是開始時(shí)間，我國(guó)第一篇關(guān)于“數(shù)據(jù)可視化”的論文可以追溯到1992年，截至2016年，一共有1 972篇相關(guān)論文；從1992—1994年，可視化研究熱度的增長(zhǎng)速度平穩(wěn)而緩慢；1994年后，對(duì)可視化研究的熱度持續(xù)上升；2015年達(dá)到一個(gè)熱度最高峰，具體情況如圖1、圖2、圖3所示。

圖1 輸入框

圖2 搜索結(jié)果

由此可見，可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的直觀和便利，及人們對(duì)于數(shù)據(jù)的重視。可視化正在影響著我們生活的方方面面，我們身處于一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)方便了我們的生活，同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)用戶的激增也給網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)帶來了爆炸式的增長(zhǎng)，而這些數(shù)據(jù)的有效分析整合也在不同程度上給我們帶來了巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。但正是由于數(shù)據(jù)的龐大，傳統(tǒng)的圖表方式已經(jīng)難以負(fù)荷如此高緯度的數(shù)據(jù)，我們對(duì)于數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)方式則需要更加深入的研究和挖掘。下面我們將會(huì)闡述關(guān)于可視化設(shè)計(jì)的2個(gè)重要內(nèi)容——色彩與形式。

圖3 “數(shù)據(jù)可視化”研究走勢(shì)

2 色彩

就視覺傳達(dá)而言，影響可視化的元素有很多，尺寸、位置、色彩、方向、紋理等[4]。本文主要針對(duì)色彩來探討，因?yàn)樵谒锌蓸?biāo)記數(shù)據(jù)的元素中，色彩可以快速抓住人的眼球，而它也是其中最為復(fù)雜的元素，可以編碼大量數(shù)據(jù)信息。

色彩存在于可視化中的形式是多樣的，可以分為顏色、色調(diào)、飽和度、透明度等。

2.1 顏色

顏色是最常用的視覺通道。在日常生活中，在閱讀文件或文章時(shí)，我們習(xí)慣用顏色來劃出重點(diǎn)內(nèi)容，那是因?yàn)樵谇宦傻念伾校蝗坏念伾兓瘯?huì)快速抓住人們的眼球，將人們的注意力吸引到不同的顏色中去。如圖4所示，在4行數(shù)字中，后2行復(fù)制了前2行的數(shù)字，在相同的2組數(shù)字對(duì)后2行中的“8”進(jìn)行了顏色標(biāo)記，很快便能夠被用戶鎖定并記住，這也說明了在可視化中突出變化可以減輕用戶的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。除此之外，面對(duì)如今如此高維度的數(shù)據(jù)，數(shù)量與結(jié)構(gòu)都更加繁復(fù)，我們更加需要運(yùn)用顏色來對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加以整理區(qū)分，明確數(shù)據(jù)重點(diǎn)，吸引用戶的注意力等。

圖4 顏色標(biāo)記

2.2 色調(diào)

人類的視覺對(duì)于色彩的感知最為強(qiáng)烈，圖像本身是建立在色彩的基礎(chǔ)之上，而不同的色調(diào)對(duì)比給人以不同程度的心理沖擊，冷暖色的對(duì)比尤為明顯。

如圖5所示，餅狀圖中表示占有大比例的數(shù)據(jù)一般用紅色填充，占比小的可以選用藍(lán)色填充，因?yàn)榧t色能給人帶來熱情、快樂、喜慶和飽和感，藍(lán)色則代表了低調(diào)、內(nèi)斂，對(duì)紅色的醒目起到了襯托的作用。同時(shí)，整個(gè)配色有一種秩序感，紅橙色與冷色放在一起自然就成了前進(jìn)色，藍(lán)色就成了后退色，而紅黃橙同屬于暖色系，整個(gè)配色由暖到冷呈一個(gè)遞減的關(guān)系。如今的可視化功能性與美觀性同等重要，一個(gè)合理的配色方案直接影響到可視化信息的傳達(dá)和呈現(xiàn)的美觀程度。

圖5 餅狀圖

2.3 亮度、飽和度、透明度

這三者都適用于編碼有序的數(shù)據(jù)，其精確度受到對(duì)比效果的影響。陳為在《數(shù)據(jù)可視化基本原理與方法》中對(duì)三者加以區(qū)分說明，亮度的可辨性有一定的限制，人們對(duì)于亮度的分辨能力比較弱，因此，一般在進(jìn)行可視化設(shè)計(jì)時(shí)，亮度的使用盡量不超過6個(gè)層次；飽和度作為一個(gè)視覺通道，與尺寸視覺通道之間有著強(qiáng)烈的影響，在小尺寸區(qū)域上的表達(dá)相對(duì)于在大尺寸區(qū)域上的表達(dá)較為困難，因此，為了能夠被用戶清晰地捕捉分辨，對(duì)于小尺寸區(qū)域一般用飽和度高的顏色填充，大尺寸區(qū)域則用低飽和度的顏色填充；透明度作為顏色的第4個(gè)維度，其取值范圍在0～1之間，在設(shè)計(jì)時(shí)注意其表現(xiàn)層次以及與數(shù)據(jù)上下級(jí)間的關(guān)系。

2.4 配色方案

可視化中顏色、色調(diào)、亮度、飽和度融合在一起是一個(gè)完整的配色方案。優(yōu)秀的可視化設(shè)計(jì)需要針對(duì)數(shù)據(jù)定性、定量的不同屬性做不同的配色方案。定性數(shù)據(jù)可以理解為我們對(duì)于數(shù)據(jù)的分類，而定量則是其各項(xiàng)分類的子集。在設(shè)計(jì)中，對(duì)于定性數(shù)據(jù)，我們需要考慮色調(diào)的設(shè)計(jì)，以此來區(qū)分不同的設(shè)計(jì)，同時(shí)，也可以明確我們的表達(dá)重點(diǎn)。對(duì)于定量數(shù)據(jù)而言，主要考慮它的亮度、飽和度、透明度等，通過改變亮度、透明度等值來做視覺上的區(qū)分，同時(shí)，保證與同類別上下集間的一致性和關(guān)聯(lián)性。

合理的配色方案會(huì)是可視化設(shè)計(jì)中的重中之重，它主導(dǎo)著用戶最直觀的體驗(yàn)。如今的可視化軟件工具大都帶有自己的配色系統(tǒng)，例如ColorBrewer配色系統(tǒng)、Kuler配色系統(tǒng)等，為可視化設(shè)計(jì)者節(jié)約了大量的時(shí)間。此外，除了方案本身的配色設(shè)計(jì)，還應(yīng)考慮到它最終的呈現(xiàn)形式（是否需要打印或復(fù)印）以及它的受眾人群（色盲、色弱等）等。

可視化的目的之一就是讓用戶能夠快速注意到重要的信息或區(qū)域[5]。無論是顏色、透明度還是色調(diào)等，都可以輕松做到這一點(diǎn)，在不影響信息質(zhì)量的情況下控制信息的有效傳達(dá)，針對(duì)不同的人群突出不同的重點(diǎn)。另外，在色彩設(shè)計(jì)中，我們還需要注意配色理論，參考配色系統(tǒng)，不能僅憑直覺配色。

3 形式

圖表是表現(xiàn)數(shù)據(jù)的常用手段，表現(xiàn)形式非常多，傳統(tǒng)的圖表類型有柱狀圖、直方圖、餅圖、散點(diǎn)圖、核密度估計(jì)圖和盒須圖等。如何選擇適當(dāng)?shù)谋憩F(xiàn)形式，需要遵從數(shù)據(jù)本身的性質(zhì)，因此，在選擇表現(xiàn)形式之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析分類。通常情況下，在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，我們將數(shù)據(jù)按變量值是否連續(xù)分為離散數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)兩類。除此之外，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的最終目的也是影響表現(xiàn)形式的選擇的重要因素之一。

3.1 散點(diǎn)圖

離散型數(shù)據(jù)又被稱為計(jì)數(shù)型，數(shù)據(jù)信息能夠通過觀察記錄而知的，彼此間沒有連續(xù)關(guān)系，一般用計(jì)數(shù)方法取得，數(shù)值只能用自然數(shù)或整數(shù)單位計(jì)算的數(shù)據(jù)，最具代表性的表現(xiàn)形式為散點(diǎn)圖。

散點(diǎn)圖也叫 X-Y圖，是指將所有的數(shù)據(jù)以點(diǎn)的形式展現(xiàn)在直角坐標(biāo)系上，表示因變量隨自變量而變化的大致趨勢(shì)及相互影響程度，主要用以觀察數(shù)據(jù)的分布情況。點(diǎn)的位置由變量的數(shù)值決定，點(diǎn)的大小及顏色也可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分類變動(dòng)等更改變化，如圖6。

圖6 標(biāo)準(zhǔn)散點(diǎn)圖

3.2 折線圖

連續(xù)數(shù)據(jù)，又稱連續(xù)變量。指在x或y軸上可以任意截取數(shù)據(jù)段，其數(shù)據(jù)是連續(xù)的，可隨某一變量（如時(shí)間）的變化而變化。最具代表性的有折線圖。

折線圖是典型的連續(xù)數(shù)據(jù)，可以展示隨年月日等變量增加而變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，不但可以顯示出數(shù)據(jù)的具體數(shù)值，還能夠清晰地顯示出數(shù)量的增減變化以及它的發(fā)展趨勢(shì)，可以最直接地反映這種變化和各組之間的差異，如圖7所示。

3.3 柱狀圖與直方圖

數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的最終目的也是影響表現(xiàn)形式選擇的重要因素之一。明確的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)目的決定了方案的成敗，所有的可視化的本質(zhì)是信息的記錄，但其目的各不相同，不同的呈現(xiàn)方式?jīng)Q定可視化最終的表達(dá)內(nèi)容。

例如，柱狀圖和直方圖主要用于對(duì)比分析，以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度表示數(shù)量的多少，利用了人們?cè)谝曈X上對(duì)于高度差異的敏感度，通過比較同一類別、不同個(gè)體之間的優(yōu)劣達(dá)到比較分析的效果。柱狀圖更適合低偉度的、相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)，只有一個(gè)變量。直方圖相對(duì)于柱狀圖而言更為復(fù)雜，可以解析出數(shù)據(jù)的規(guī)則性，對(duì)于資料分布狀況一目了然。常見的直方圖類型有正常型、折齒型、緩坡型、孤島型、雙峰型和峭壁型，如圖8所示。

圖7 折線圖

圖8 直方圖的類型

3.4 餅圖

餅圖也是較為簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析圖，它被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，用于表示不同分類的占比情況，主要通過面積來對(duì)比數(shù)據(jù)信息。餅圖與柱狀圖或散點(diǎn)圖的不同之處在于，餅圖只顯示一個(gè)數(shù)據(jù)系列，以顏色映射數(shù)據(jù)分類，以面積映射總體占比。僅存在于表格中一列或一行的數(shù)據(jù)可以繪制到餅圖中。

3.5 盒須圖

盒須圖又稱為箱形圖（Box-plot）、盒式圖或箱線圖，因形狀如箱子而得名[6]。它是一種用于顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計(jì)圖，在各種領(lǐng)域也經(jīng)常被使用，常見于品質(zhì)管理。盒須圖以5個(gè)點(diǎn)（中位數(shù)、最大值、最小值、上四分位數(shù)和下四分位數(shù)）便可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單總結(jié)，如圖9所示。

圖9 盒須圖

3.6 地理空間數(shù)據(jù)可視化

以上幾種圖表類型是人們?cè)诮y(tǒng)計(jì)中較為常見的，也是一直以來應(yīng)用最為廣泛的。下面介紹更為復(fù)雜且同樣應(yīng)用廣泛的地理空間數(shù)據(jù)可視化。地理空間數(shù)據(jù)可視化主要用于數(shù)據(jù)在空間上的分布，在可視化的基礎(chǔ)上引入了地理空間，利用可視化的能力將信息整合成地理大數(shù)據(jù)，通過地圖表達(dá)數(shù)據(jù)的位置與空間關(guān)系。對(duì)這些地理數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、儲(chǔ)存、管理、運(yùn)算、分析、描述[7]，可分為點(diǎn)形數(shù)據(jù)、線形數(shù)據(jù)、平面形數(shù)據(jù)和曲面形數(shù)據(jù)等。

3.6.1 點(diǎn)形數(shù)據(jù)

在空間信息可視化中，點(diǎn)形數(shù)據(jù)以點(diǎn)的形式表現(xiàn)數(shù)據(jù)個(gè)體信息，大多用于空間定位，比如商場(chǎng)、公交站臺(tái)、國(guó)家等的位置，如圖10所示。

圖10 點(diǎn)形數(shù)據(jù)

3.6.2 線形數(shù)據(jù)

以線形表示數(shù)據(jù)信息，在空間可視化中常表示點(diǎn)與點(diǎn)間的連接，例如航班線路圖、城市人口移動(dòng)等，如圖11所示。

圖11 線形數(shù)據(jù)

3.6.3 平面形數(shù)據(jù)

有一定面積覆蓋率體現(xiàn)在平面區(qū)域上，通常用于表示信息屬性，比如森林、學(xué)校、國(guó)家等，如圖12所示。

圖12 平面形數(shù)據(jù)

3.6.4 曲面形數(shù)據(jù)

將空間數(shù)據(jù)定義在若干空間曲面上，可以用一系列的經(jīng)度、緯度和高度坐標(biāo)向量描述，也可將高度看作描述經(jīng)度和緯度坐標(biāo)的屬性。

4 結(jié)束語

隨著信息化程度的不斷加深，數(shù)據(jù)開始飛速增長(zhǎng)，面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)量，如果不使用圖形而只用文字表達(dá)出相同的信息，就算使用非常多的文字解釋，也很難達(dá)到可視化圖形傳達(dá)信息的清晰程度[8]。

在這樣的情況下，各行業(yè)開始重視數(shù)據(jù)的可視化設(shè)計(jì)，但傳統(tǒng)的圖表已經(jīng)難以負(fù)荷如此高維度的數(shù)據(jù)，因此，如何合理利用輔助軟件進(jìn)行高效美觀的可視化設(shè)計(jì)，選擇的關(guān)鍵還是在于對(duì)數(shù)據(jù)的理解。就可視化的視覺傳達(dá)而言，高效在于形式，美觀在于配色。

［1］孫琳.實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)營(yíng)收數(shù)據(jù)展示分析的研究［J］.中小企業(yè)管理與科技（旬刊），2016（2）：56.

［2］龍鵬飛.基于班班通環(huán)境下的小學(xué)數(shù)學(xué)課堂有效記憶實(shí)踐微探［J］.快樂閱讀，2013（27）：20.

［3］肖珊.可視化應(yīng)用于信息分析［D］.上海：華東師范大學(xué)，2010.

［4］梁晶.基于顏色特征的圖像檢索技術(shù)研究［D］.廈門：廈門大學(xué)，2009.

［5］楊歡，李義娜，張康.可視化設(shè)計(jì)中的色彩應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)，2015，27（09）：1587-1596.

［6］朱兵.箱線圖及其在JCR網(wǎng)絡(luò)版中的應(yīng)用［J］.農(nóng)業(yè)圖書情報(bào)學(xué)刊，2011，23（08）：15-18.

［7］楊蘇寧.空間數(shù)據(jù)挖掘在城市地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用［D］.鎮(zhèn)江：江蘇科技大學(xué)，2010.

［8］Franks，Bill.Taming The Big Data Tidal Wave［M］.Indianapolis：Wiley Publishing，2012.