如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画?

在看TED以及很多国外分享的视频中,会看到许多将大数据转化成视觉信息的案例。 比如下图,来看到Youtube上关于各个话题的讨论数量和类别以及各个话题的相互关系程度,来按图的方式呈现。这样的图背后有很多的数据和逻辑,但是炫酷的可视化的图对于把思想传递给大众又是至关重要的。 这类例子还有很多,比如BIG DATA里面提到的,抓取全美航空公司的航班表,制作出航线的动画,制作出各个城市的Facebook联系程度。非常直观震撼。 …
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在回答之前,先简单的介绍我自己,我是澎湃新闻美数课(数据新闻)栏目的课代表,擅长做数据可视化视频和信息图。

喂喂喂!憋看到我这个身份,就跑啊,下面有一吨实用干货等你~~~


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。

先丢个链接一分钟看百年诺奖人才流动:哪些国家是最强的人才孵化地?


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:

(被抓过来强行说两句,那我就)简单粗暴的安利一下Processing。

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DensityDesign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。


题主还有一个疑问: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!!”

按你喂,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。


最后再补充几个我们做的数据可视化的视频

数据解释性视频

纪录的诞生①|数说百年奥运:人类的极限在哪里?纪录的诞生②|基因的秘密:伟大的运动员是上天铸造的吗?

动画视频

动画深扒|遥远太平洋上的厄尔尼诺为什么会带来洪水?

Excel-Powermap制作的可视化视频

数说摩天大楼①|80年来,世界第一高楼长高了510米

想要哪个视频解析,我一定会在课后时间回答你们的。

最后,好不容易写了个大回答,我需要你们的鼓励啊~

这个月的鸡腿还得靠你们~