数据可视化基础（上） | 青训营笔记

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数据可视化基础 | 青训营笔记

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第14天

什么是数据可视化

  • Anything that converts data into a visual representation (like charts,graphs,maps,sometimes even just tables)
  • 任何可以将数据转换为可视化表示的东西 (比如图表、图表、地图，有时甚至只是表格)

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

可视分析

对分析结果的直观展现，及交互 式反馈，是一个跨领域的方向

为什么要可视化

01.记录信息 02.分析推理 03.证实假设 04.交流思想

可视化设计原则和方法

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与歧义

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  • 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

常见的错误可视化

  • 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湖不清。

  • 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):

      • 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。

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  • 数据上下文

谎言因子

  • 控制图形中的谎言因子(Lie Factor,LF)
  • 谎言因子：衡量可视化中所表达的数据量与数据之间的夸张程度的度量方法。 谎言因子= 数据所对应的图形
  • 当LF=1时，我们认为图表没有对数据实时进行扭曲，是一个可信的可视化设计。
  • 在实际当中，应当确保各部分图形元素的LF在[0.95,1.05]范围内，否则，所产生的图表认为已经丧 失了基本可信度。

最大化数据墨水占比(Data-nk 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

提高Data-ink ratio

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  • 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绘有价值信息的墨水

    • 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（例如坐标轴 信息)

  • 冗余的数据墨水描述了信息，但它重复显示了信息。

可视化设计方法

  • 最重要的是展现数据 Above all show the data

  • 合理范围内，最大化数据墨水占比 Maximize the data-ink ratio,within reason.

    • 擦除非数据墨水 Erase non-data-ink,within reason.
    • 擦除冗余的数据墨水 Erase redundant data-ink.

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

什么是视觉感知

  • 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

  • 感觉器官

    • 眼、耳、鼻、神经末梢

  • 那么，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

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、提取和使用等一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。

相对判断和视觉假象

  • 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。

视觉突出

视觉感知

引导注意力，高效传达信息

  • 研究表明，人类对于颜色、形状、运动，这些视觉属性，是 在不同通道上并行处理的，并且人类能在200ms以内快速辨 别，这些属性被称作具有“预感知”特性。link
  • 在一个通道中表达的信息，不会干扰（很多）在另一个通首 上表达的信息，应当使用不同的视觉通道来描画数据不同方 面的特征。（例如一个标记的颜色，并不会影响）
  • 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。
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