这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第12天
可视化分类
科学可视化
科学数据的直观展示。
信息可视化
对抽象数据的直观展示。
可视分析
对分析结果的直观展示，及交互式反馈。跨领域的方向。
可视化设计原则及方法
为什么要进行可视化
- 记录信息
- 分析推理
- 证实假设
- 交流思想
常见错误的可视化
透视失真
依靠透视失真（近大远小）使绿色看起来更大
- 如果数字是由视觉元素表示的，那么它们应该与视觉元素的感知程度成正比。
- 使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清。
图形设计 & 数据尺度
图形的每一部分都会产生对应的视觉预期（visual expectation）
- 这些预期往往决定了眼睛实际看到的东西
- 错误的数据洞察，产生于在图形的某个地方发生的不正确的视觉预期推断。
数据上下文
要将数据长期的上下文展示出来，避免误判（断章取义）。
设计原则
一个出色的可视化设计可在最短的时间内，是用最少的空间、笔墨为观众提供最多的信息内涵。
- 准确地展示数据
- 节省笔墨
- 节省空间
- 消除不必要的“无价值”图形
- 在最短时间内传达最多的信息
Data-Ink Ratio（最大化数据墨水占比）
- 可视化图形由墨水和空白区域构成
- 数据墨水：可视化图形当中不可擦出的核心部分
- 擦除数据墨水将减少图形所传达的信息量
- 数据墨水占比：
如何提高Data-Ink Ratio？
两个擦除原则：
- 擦除非数据墨水
- 擦除冗余的数据墨水
非数据墨水是指不能描述有价值信息的墨水
- 有时，非数据墨水会使数据变得混乱不堪
- 并非所有的非数据墨水都没有用（坐标轴信息）
视觉感知
格式塔理论
整体决定部分的性质，部分依从于整体。
就近原则（Proximity）
相似原则（Similarity）
形状、颜色、大小、强度等属性方面比较相似时，这些物体就容易被看作成一个整体。
连续性原则（Continuation）
人们在观察事物的时候会很自然的沿着物体的边界，将不连续的物体视为连续的整体。
闭合原则（Closure）
有些图形可能本身是不完整或者不闭合的，但主体有一种使其闭合的倾向，人们就会很容易地感知整个物体而忽略未闭合地特征。
共势原则（Common movement）
如果一个对象中的一部分都向共同的方向去运动，那么这些共同移动的部分就容易被感知成为一个整体。
对称性原则（Symmetry）
对称的元素被视为同一组的一部分。
图形与背景关系原则（Figure-ground）
- 大脑通常认为构图中最小的物体是图形，而更大的物体则是背景。
- 跟凹面元素相比，凸面元素与图形相关两更多些。
总结
视觉编码（Visual Encoding）
视觉编码是一种：将数据信息（key-value） 映射成可视化元素的技术
可视化符号（Mark）
用于在可视化当中表现数据元素或元素间的关联。
视觉通道（Channel）
基于数据属性，控制可视化的符号展现样式，例如，点根据其所代表的数据属性的不同可有不同的形状与颜色。
面向前端的可视化工具介绍
图形语法学：
segmentfault.com/a/119000003…
- D3
- Vega：可视化语法，使用JSON格式描述外观和交互
- G2
- Echarts
