让数据自己来讲故事
来源:互联网 发布:淘宝商品突然被删除了 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 15:04
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在本文中,我决定将重点放在我最喜欢的一个话题上,就是数据可视化。这都是因为,我的一个中学老友发布了一个连接,指出根据美国宇航局的数据,过去的一月份和四月份是有记录以来最为炎热的。我不想讨论与之相关的政治话题,但是我想使用Adobe Flex让数据自己以可视化的方式来讲故事。你可以从一系列数据开始,一旦你将数据输入到一个可视化格式中,你就感受不到明显的复杂性了。
我从这个数据集中得到的就是,自1880年以来每个月的全球平均气温。现在,这是个很有趣的数据集。从中你可以对比每年的月平均值与月温差相比较,或者年平均值与数据的整体趋势对比。
我们来看看这是如何进行的吧。很容易就可以看到数据的趋势。左边的表格显示了整个数据集上每个月的月范围,及与选定的年平均值的对比,和该年的每个月的具体值。右边的表格显示了每年的整个温度范围,及每年的平均值,正如高覆盖线表一样。你可以点击表格中的任意一行,选定不同的年份。
通过阅读文章及相关链接,不难跟踪美国宇航局的源数据。我决定使用全球数据集,它显示了从1880到现在的全球平均气温中的异常。我不得不进行一些数据转换,将异常的对比变成真实的温度值(幸运的是,源文件中提供了一些指导,我们可以据此进行转换)。
第一个表格显示了复合区/散点/线图(采用多个图表类型和系列)。
在CartesianChart实例之上,你可以分层多个数据集,获得可视化效果。在本例中,有一个区域表系列(最小为“浮点”数据),该范围底部蓝边的线图系列,年平均气温线图系列,显示每个月数据点的趋势的线系列,和强调单个数据点的散点系列。
你可以注意到,每个系列有自己的数据提供者,所以它们独立绘制各个数据集。所有显示的数据不需要在同一个收集实例上出现。
第二个表格使用同样的技巧-分层两个线系列,以显示数据的整体范围(配合年平均值)。然后,散点系列被用来显示网格中选定的数据点,及相对于整个数据集的时间和温度值。
代码实际上很直截了当:
本文译自:
http://insideria.com/2010/05/letting-the-data-tell-its-own.html
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