这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第12天。
数据可视化基础：
一：什么是数据可视化：
将任何数据抽象画为数字，来表达内容
1. 数据可视化分类：科学可视化、信息可视化、可视分析
2. 为什么要数据可视化：
a) 记录信息
b) 分析推理
c) 证实假设
d) 交流思想
二：可视化设计原则和方法
1. 可视化的设计原则：能够正确的表达数据中的信息，而不产生偏差与歧义
2. 常见的错误可视化：
a) 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。
b) 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 ：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。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。
c) 数据上下文
3. 原则：
a) 准确地展示数据
b) 节省笔墨
i. 可视化图形由墨水和空白区域构成
ii. 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”
iii. 擦除数据墨水将减少图形所传达的信息量
iv. 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
c) 节省空间
d) 消除不必要的“无价值”图形
e) 在最短时间内传达最多的信息
三：视觉感知：
1. 感知：是指客观事物通过人的感觉器官在人脑中形成的直接反映。
2. 感觉器官：眼、耳、鼻、神经末梢
3. 视觉感知：就是客观事物通过人的视觉在人脑中形成的直接反映
4. 认知过程：认知心理学将认知过程看成由信息的获取、分析、归纳、解码、储存、概念形成、提取和使用等-系列阶段组成的按一定程序进行的信息加工系统。科学领域中，认知是包含注意力、记忆、产生和理解语言、解决问题，以及进行决策的心理过程的组合。
5. 结论：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。
6. 格式塔理论：
a) 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-的整体被认知。感知的事物大于眼睛见到的事物。
b) 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了全面总结,被广泛的应用在了视觉设计当中。
c) 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。
d) 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。
e) 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。
f) 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。
g) 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。
h) 对称性原则(Symmetry)：对称的元素被视为同一组的一部分。
i) 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。
四：视觉编码：
1. 视觉编码是一种：将数据信息映射成可视化元素的技术。
2. 可视化符号：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。
a) 当表示元素时Mark包括:点线、面
b) 当表示关系时Mark包括:闭包、连线
3. 视觉通道：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。
a) 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。（位置通道是最为精确的）
b) 标识通道(ldentity Channel)用于显示数据的分类属性(是什么1在哪里)包括:空间区域、色向、动向、形状（划分空间区域最为有效）
五：基础统计图表：
1. 柱状图：将柱子的高度(或宽度)映射到数值大小最基础的柱形图，需要-个分类变量和一个数值变量。柱状图必须以0作为基准线，可以表示正值或负值在柱状图中，柱子可以分组展示柱状图是比较分类的数据的最佳选择
2. 饼图：每个扇形的弧长(以及圆心角和面积)大小，表示该种类占总体的比例饼图最显著的功能在于表现“ 比”饼图一般需要一个分类数据字段、一个连续数据字段分类字段的数据，在图表使用的语境下，应当构成一个整体(例如一班、-班、三班，构成了整个高一年级)，而不能是独立、无关的。由于饼图用面积取代了长度，从而加大了对各个数据进行比较的难度，当需要对数据进行比较，分清孰大孰小，尤其是当数据接近时,柱状图更加合适。
3. 散点图：一般通过点在空间上的位置信息来编码数据点可以根据需要绘制成不同的颜色、点既可以是一个圆形，也可以用其他不同形状来替代。形状也是一个重 要的视觉通道，用于编码不同数据信息。可以通过更复杂的组合图形(glyphs) 来编码多维度数据。散点图适用于分析变量之间是否存在某种关系或相关性。散点图适用于分析变量之间相关性的强弱，我们可以通过查看图上数据点的密度来确定相关性的强弱。
4. 折线图：大多数情况下，折线图适用于x轴为连续数据的场景，但也可以在x轴为离散数据时使用;甚至可以用于分类数据时使用，如果分类数据的顺序是有意义的。
