2017年3月28日晚8点30分，乐逗游戏挖掘团队负责人，资深R语言用户，业界知名讲师，多本专业图书的作者——Daniel谢佳标老师带来了主题为《数据可视化之美：经典案例与实践解析》的交流。以下是主持人hrshy整理的问题精华，记录了谢老师和读者间问答的精彩片段。

作者预订中的Chat专题：《用R语言探索数据挖掘》

问：希望老师能有更多原创内容和具体例子。

答： 数据可视化在当前是一个热门话题，旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

可视化流程如下：

以游戏行业的数据为例d3js数据可视化实战，需要重点研究基于复杂数据的展现技术，提高游戏数据的直观性和可视性，使数据更易于被感知和接受，使用户可以参与知识发现的过程。基于游戏数据完整性不高、种类繁杂，相关指标复杂等特点，研究利用相关系数可视化展示不同游戏运营指标间的相似情况，通过可视化的手段展示各变量间的相关关系；通过sunburst事件路径图对用户的流向进行可视化展示；通过词云展示不同道具间的销售情况；通过对应分析研究用户购物偏好；通过关联规则可视化查看不同的道具间的关联关系；利用决策树图表示分类模型生成的规则。用户可以方便地以交互的方式管理和分析数据，得到知识，数据分析人员可以通过对原始数据的多维度可视化，了解数据的整体特征，不同参量间的相关关系等，为下一步数据分析建模提供依据。

比如，我们想对用户未来是否流失进行预测，可以先研究自变量与因变量（是否流失）间的关系d3js数据可视化实战，此时就可以借助相关系数可视化的手段来展现：

上图中的椭圆表示了变量两两间的相关系数值，其中椭圆的颜色代表了正负，绿色表示负相关，黑色表示正相关。椭圆的形状表示了相关系数值的大小，椭圆越扁说明相关系数值越大。从上图可以看出，性别对用户是否流失几乎没有什么影响，但是登录总次数和活跃度变量对用户是否流失有强相关性，说明这两个变量是影响玩家流失的主要因素。

我们可以利用随机森林模型中varImpPlot()函数查看每个属性的重要性。

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