如何将大数据呈现为可视化的图和动画？

作者: UIleader | 来源:发表于2017-11-02 16:27 被阅读2次

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可视化信息图，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。