这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第13天
1. 什么是数据可视化？
Anything that converts data into a visual representation
(like charts,graphs,maps,sometimes even just tables)
1. 为什么要做数据可视化？
以上四组的数据特征：方差，均值都一致，但数据可可视化后能直观看到其不同
- 记录信息
- 分析推理
- 假设检验
- 交流思想
\
2. 可视化设计原则和方法
糟糕可视化的反例：
错误的可视化的反例：
3. 可视化设计原则：能够正确地表达数据中的信息而不产生偏差和歧义
VisLies 2021点击看错误可视化
1. 透视失真
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。
2. 图形设计&数据尺度
图形的每一部分都会产生对其的视觉预期(visual expectation): 一个典型的例子：轴刻度，我们期望它从始至终能够保持连贯且一致
- 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。
3. 数据上下文
一个出色的可视化设计可在最短的时间内，使用最少的空间、用最少
的笔墨为观众提供最多的信息内涵。
——Edward R.Tufte
\
4. 数据可视化原则
- 准确地展示数据
Show the data,and tell the truth
- 节省笔墨
Use the least amount of ink
- 节省空间
Don't waste space
- 消除不必要的“无价值”图形
Eliminate non-essentials and redundancies
- 在最短时间内传达最多的信息
Give the viewer the greatest number of ideas in the shortest time
\
5.最大化数据墨水占比（Data-Ink Ratio)
- 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除的核心部分被称之为“数据墨水”
- 擦除数据墨水将减少图形所传达的信息量
- 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
- ·绝大多数墨水都是数据墨水
- ·用于绘制散点和对应标签
- ·10%-20%的墨水是非数据墨水
- ·用于绘制坐标轴和刻度线
- 并非所有的非数据墨水都没有用
- (例如坐标轴信息)。
6. 视觉感知
可视化致力于外部认知，也就是说，怎样利用大脑以外的资源来增强大脑本身的认知能力。
人类视觉系统观察的是变化，而不是绝对值，并且容易被边界吸引。 在可视化设计中，设计者需要充分考虑到人类感知系统的这些现象，以使得设计的可视化结果不会存在阻碍或误导用户的可视化元素。
7.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。
1. 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。
2. 相似原侧(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。
3. 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。
4. 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。
5. 图形与背景图关系原则
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
1. 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
2. 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
