数据可视化的含义
形象地表达抽象概念，将抽象语言形象地可视化的过程。 以数据为工具，可视化为手段，描写真实，达到探索世界的目的。以数据的视角，去看待世界数据可视化其实是一个不断演进的概念，她的边界在不断扩大，包括技术上、理念上等，今天的关系也只是我所知道的数据可视化的一部分，并不全面。
数据可视化的作用
数据可视化包括说明可视化和搜索可视化。
说明可视化是指日常工作中使用的几个表、视图等，可以直观地表示数据。使数据更加客观、更具有说服力探索性可视化可以洞察数据中包含的现象和规律，用简单易懂的图形符号向用户表示数据，使用户能够交互理解数据。
进行数据可视化
各种图表类型都是在当今时代明确而迫切的需要下诞生的，根据需要选择图表； 数据可视化是为了更好地促进行动，必须让行动的决策者了解，不要为了炫耀而炫耀。
复杂网络关系图概述
网络结构的由来
从两种关系说明网络关系的发展历程和必要性
物种分类：聪明黑米在其“物种起源”中，利用树形图进行物种分类。 之后，在生物学中，用网络关系图表示生态系统中种类的关系人际关系。 从传统的公司自上而下的等级制度，到当今全球化发展下世界程序员相互配合工作的关系图，树形图是有效的视觉象征，表达了人类对秩序、平衡、统一、对称性的渴望。 随着人类面临的问题越来越复杂，已经不能用树视图来表示和叙述了。 新的视觉传达逐渐成形，最终取代了树形图。 在各种图形系统中，新的系统为人类面对复杂的问题提供了新的解决方法，称为网络结构。
轻松理解复杂的网络
复杂网络是指高复杂性网络，是对复杂系统的抽象； 具有自组织、自相似、吸引子(网络聚集趋势)、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
小世界特性：社交网络的任何成员与陌生人之间联系必须不超过6个人的法律分布特性。 一般来说，节点度呈幂律分布的网络具有无标度的特征。 无尺度特征定义为只有少数节点有大量连接，大部分节点连接数少，即节点度分布是幂律分布的社区结构特性。 就像人际关系中物以类聚、人以群聚一样，复杂网络中的节点也具有集聚特性
列举复杂网络关系图的基本概念和度量标准
复杂网络关系图绘制利器——Gephi简介
四项基本功能：布局、外观、过滤、统计分析
布局：一种基于算法规则自动美化图形的工具，Gephi共提供12种布局方式，前6种为主要布局工具，后6种为辅助布局工具。 其基本思想是通过移动节点并改变它们之间的力来将系统的能量降到最低。 例如，力导向布局的核心思想是在节点之间产生斥力，对两个节点施加拉力，同时通过多次迭代最后维持稳定状态。 外观根据几个值对节点和标签进行分类，并将排序以大小、颜色的形式应用于节点和标签。 过滤：实现选择或过滤符合条件的节点和边。 统计：基于嵌入式算法计算节点和边缘的属性值，并将运算结果存储在节点和边缘的属性中用于其他功能。
有关制作网络关系图的案例实际技巧，请观看视频。
复杂的网络覆盖的内容不仅如此，但下次有机会我会介绍更深的内容。 如果你感兴趣，请自己学习。
欢迎公众号：通信大数据分析与应用
扫描代码：