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如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画?

[日期:2017-04-12] 来源:知乎  作者:美数课 [字体: ]
大数据

  前段时间做了一个关于诺贝尔人才流动的题,包含了可视化视频和信息图,所以用这个选题,来分享一些制作过程以及工具使用,希望能够帮助到题主和其他和对这方面感兴趣的知友。

  主题:诺贝尔获奖者的流动

  我们想表现的就是诺贝尔获奖者出生地与获奖时的居住地的变化,所以想到流线地图的方式,用地图直观的看到某些时间段内人才流动的变化。

  数据:如何收集这个数据?

  对于这个案例,毫无疑问的数据来源是诺贝尔奖的官网,上面有最详细的获奖者信息。

  对于其他的选题,首选与主题相关的权威官网。

  我们用Import.io工具抓了871条关于诺贝尔奖历年来的获奖者信息。

  因为最终效果要在地图上呈现,在源数据的基础上,表格里还加入了国家的地理坐标,方便下一步的软件操作。

  工具:这是用什么做的?

  最终视频=Processing+Ocam+Adobe Premiere+Adobe effect

  一个正经的小视频居然还用到这么多工具?!

  那我们用这些工具分别干了什么?

  ① Processing

  本次视频的流线地图效果的重要支持软件!!

  我们的编辑写了298行代码,去表现诺奖人才流动的变化。

  其实Processing也可以直接导出每一帧图片,但为了更好地和AE对接,所以选择了录屏软件,灵活性更大。

  下面是编辑有话要说:

  1.Processing是具有设计背景的团队,为脑回路完全不一样的设计师们或者代码苦手等麻瓜(喂)人群打造的交互编程语言,上手容易,逻辑就跟使用AI一样,特别顺畅(….至少刚开始是这样啊喂!)。

  2. 对从没接触过编程的人来说,Processing会是个好开始,不光是学习Processing,你可以通过学习Processing接触何为编程,理解编程的逻辑,进而接触其他编程语言,这也是Processing创始人的初衷之一。

  3.气质不一样。恩这点有些玄乎…我把这归结为因为Processing没有封装一些常用的数据可视化形式,导致能发挥的自由度更高,形式更奇葩多样,可以丑到没下限,也可以很美。设计师背景也会让气质不一样,类似同样由设计师背景团队打造的raw,是DesityDesign实验室的产品,你只要打开DensityDesign的主页可能就明白为什么我说气质不一样..大概。

  当然无论是Processing还是d3.js,chart.js…或是AI,都只是工具而已,能用到什么程度,还是看使用它的人。数据可视化并不是Processing的核心,Processing可以被叫做创意编程语言,那种感觉就好像它已经从设计师跳脱到艺术家了……很多艺术家都使用processing创造自己的作品。甩个接地气的例子,日本女子组合Perfume有个国际推广的项目perfume global website,她们几场看起来各种酷炫的黑科技演唱会都有Processing的一份功劳哦。

  废话一不小心就这么多,重要的是,你还不和我一起跳入processing的大坑啊呸知识的海洋么!

  ②Ocam

  一款录屏软件,用它来录制我们的小视频。

  ③Adobe Effect和Adobe Premiere

  用于录制视频的剪辑合成和其他效果的添加。

  除了视频,我们还做了两张气质不一样的信息图,就是我们的编辑推荐的RAW。

  RAW是基于D3.js的开源工具,不用代码,只需要导入数据,设置一些条件就可快速生成,而且可以导出矢量的图表!

  第一步:导入数据

  复制excel表里的数据到Raw里,

  第二步:选择图表模式

  以环形信息图做案例,我们选择Circular Dondrogram。

  第三步:选择条件生成效果图

  拖拽左边的条件到右边呈现的项目,右边的排序会影响最后生成的结构,生成的效果也会根据你的词条实时更新。

  嗯,感觉有了,但作为一名美数课代表。这效果怎么可以直接发送给我可爱的班主任?

  所以先丢给AI,丢给神奇的AI。(噢,这里AI泛指Adobe Illustrator,不是Artificial Intelligence)

  第四步:导出svg,AI中修改,发给班主任,交稿,下班。

  有什么技巧?

  数据可视化的方式和工具有很多:

  有人说,“可视化的很多工具都是一个大坑。”

  本课代表否认,“这哪是坑,明明是黑洞!!!洞!!”

 

  Anyway,掌握你所需,然后不断的练习,用合适的方式清楚地表达准确的信息。





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