2015年初，我们在Uber成立了官方数据可视化团队。它背后的理念是:通过为Uber的数据集制作可视化的探索性数据分析工具来提供智能。优步每天管理着数十亿个GPS位置。每分钟，我们的平台处理数百万个移动事件。每当我们不使用技术来分析和解释这些信息时，我们就错过了一个更好地理解我们业务的机会。

自成立以来，数据可视化团队在超级工程从我和一个工程师成长为一个15人的完整团队。的技巧数据可视化专家跨度从计算机图形到信息设计，涵盖创意技术和网络平台开发也我们的团队专注于从视觉分析到地图绘制，以及框架开发到面向公众的数据可视化等领域。

让我们通过我们的一些工作来看看这些领域都做了什么:

视觉分析:让数据在Uber变得可操作

可视化分析主要由抽象的数据可视化组成。这是指数据没有固有空间结构的可视化工作。与此概念相反的是科学可视化，其中可视化描述来自物理世界的数据(地图，3D物理结构等)。在这种情况下，大多数可视化分析工作与报告、仪表板和图表和网络中的实时分析相关。我们的团队支持大多数业务洞察应用程序和业务数据探索的可视化层。由我们的可视化工作驱动的其他领域包括我们的A/B测试平台和我们内部的大规模机器学习平台。

我们的团队在创建这些应用程序时强制构建可重用组件。我们最近开放了react-vis,一个反应而且D3支持的可视化库提供了一个JSX基于域的特定于领域的语言，从视觉轴、图表类型和其他基本视觉元素组成图表。它允许开发人员以React和jsx友好的方式声明式地塑造他们想要与数据集一起使用的可视化。

我们正在进行类似的测绘工作。

映射:丰富的探索性数据

基于地图的信息是优步最大、最丰富的资产之一。我们的平台每天实时处理数十亿个GPS点，这对实时地图可视化和浏览器内数据密集的可视化构成了非典型挑战。

我们为不同的客户量身定制多种地图应用程序。一种类型的客户是公司的总经理和城市运营团队400 +城市优步在那里运营。这些人需要掌握当前供需分布的即时信息。他们可能还需要获得汇总数据，以便更好地了解该城市的市场，开展营销活动。另一个客户是数据科学，它需要为多维数据(按产品、时间和地理位置分解)提供丰富的探索性接口。我们为他们构建应用程序，对这些信息进行分割，并从我们的数据中获得见解。

这些应用程序的技术堆栈由我们开发的几个库组成开源．react-map-gl在MapboxGL上提供了一个react友好的层，MapboxGL是我们在Uber广泛使用的Mapbox库。deck.gl提供了一个接口，用于创建webgl支持的层，这些层可以放在地图之上，也可以单独用于创建抽象数据可视化。

但所有这些技术也可以以创造性的方式使用。数据可视化的一个重要部分是视觉叙事、数据艺术和插图。

公众面对:数据讲故事

有用很多有创意的方式来讲述优步的故事数据可视化。我们可以围绕安全、效率、交通或优步在公共交通网络中的角色等主题创建视觉叙事。

我们最近创建了一个数据可视化，探索uberPOOL如何在提高城市交通效率方面产生影响。后面特拉维斯·卡兰尼克的TED演讲，你将看到我们精心制作的数据可视化，显示有和没有uberPOOL的每段街道的交通量，展示了POOL通过减少交通而使城市更智能的能力。

我们将继续致力于其他视觉叙事。这一领域的工作将数据新闻与数据艺术和插图结合在一起，带来了挑战。数据处理与我们为内部视觉探索性数据分析产品所做的工作一样具有挑战性，但美学发挥着重要作用——视觉刺激和人类消化率通常比有效的信息设计技术更重要。

例如，我们开始与设计团队合作，为动画地图制作品牌视频，展示优步全天行驶的每辆车，优步的一天．结果是一个WebGL应用程序，它为每一帧运行服务器端渲染并将其编译成视频。应用程序负责从数据收集过程(到蜂巢)使用离线渲染技术构建视频。

一个3D沉浸式动画地图显示了一整天匿名优步行程:

旧金山

洛杉矶

对于其中一些工作，我们还开发了一个框架，叫做luma.gl，专注于基于webgl的可视化。它在设计时考虑到了现代技术:ES6、WebGL 2.0和基于组件的平台。这就是亮度。Gl可与其他流行的库(如stack.gl)互操作。

想了解更多?

在优步，数据是我们最大的资产。我们通过使用数据来创建可视化的探索性数据分析工具来产生洞察力，但我们业务指标的数据展示也使我们所有城市的经理能够对业务做出明智的决策。如果你有兴趣和我们的团队一起接受这些挑战超级工程，浏览我们的数据即工程开口伸出手去data-viz@uber.com．我们很乐意听到你的消息。

喜欢你读的东西吗?注册我们的通讯查看优步工程博客上的更新。ti8 竞猜雷竞技app雷竞技到底好不好用