数据可视化基础 | 青训营笔记
这是我参与「第四届青训营」笔记创作活动的第14天
1、什么是数据可视化
任何一种数据转化成为可视化形式的展现(比如关系图表、地图、词云或能够展示图表的表格，类型及其丰富)
数据可视化分类
- 科学可视化:科学实验数据的直观展示
- 信息可视化:对抽象数据的直观展示
- 可视化分析:对分析结果的直观展示, 交互式反馈, 通常是一个跨领域的方向
数据可视化目的
- 记录信息
- 分析推理
- 证实假设
- 交流思想
2、可视化设计原则和方法
能够正确地表达数据中的信息而不产生偏差与歧义。 有以下原则：
- 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
- 最大化数据墨水占比（数据墨水占比:可视化图形中用于展示核心数据的“ 墨水”在整体可视化所使用的墨水中的比例）
3、视觉感知
格式塔理论
格式塔学派的理论核心是整体决定部分的性质，部分依从于整体。结构比元素重要，视觉形象首先作为统一的整体被认知。感知的事物大于眼睛见到的事物。
格式塔理论(Gestalt Laws)较为系统的对人类如何发现图形元素之间的相关性进行了全面总结，被广泛的应用在了视觉设计当中。
就近原则(Proximity)
- 当视觉元素在空间距离上相距较近时，人们通常倾向于将他们归为一组。
- 将数据元素放在靠近的位置，可以突出它们之间的关联性。
相似原则(Similarity)
- 形状、大小、颜色、强度等属性方面比较相似时，这些物体就容易被看作一个整体。
连续性原则(Continuation)
- 人们在观察事物的时候会很自然地沿着物体的边界，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的特征。
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，那这些共同移动的部分就易被感知 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联更多些。
4、视觉编码
将数据信息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之间的关联。当表示元素时Mark包括:点、线、面, 当表示关系时Mark包括:闭包、连线
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。视觉通道有两种类型:
数量通道(Magnitude Channel)：用于显示数据的数值属性(定量/定序) 包括:位置、长度、角度、面积、深度、色温、饱和度、曲率、体积。
标识通道(Identity Channel)：用于显示数据的分类属性( 是什么/在哪里) 包括:空间区域、色向、动向、形状。
5、面向前端的可视化工具介绍
D3
D3.js是用于数据可视化的开源的JavaScript函数库，被认为是最好的JavaScript可视化框架之一。
Vega
Vega是一种可视化语法。通过其声明式语言，可以用JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为，并使用Canvas或SVG生成视图。
G2
一套面向常规统计图表，以数据驱动的高交互可视化图形语法，具有高度的易用性和扩展性。使用G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用Canvas或SVG构建出各种各样的可交互的统计图表。
ECharts
ECharts，一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分览器( IE9/10/11, Chrome, Firefox, Safari等)，底层依赖矢量图形库ZRender,提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表
