数据可视化基础 | 青训营笔记

汪away
88 阅读7分钟

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第20天。

数据可视化基础

一、什么是数据可视化

❓ Anything that converts data into a visual representation(like charts, graphs, maps, sometimes even just tables)

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分类

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为什么要可视化

  1. 记录信息
  2. 分析推理
  3. 证实假设
  4. 交流思想

Anscombe's Quartet

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二、可视化设计原则和方法

❌ 糟糕的可视化呈现

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❌ 错误的可视化呈现

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👏 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。

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不清。

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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

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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。

  • 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。

可视化设计原则

⭐ 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

Data - ink Ratio

⭐ 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
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案例

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⭐ 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）。

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。

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可视化设计方法

⭐ 最重要的是展现数据

⭐ 合理范围内，最大化数据墨水占比

  • 擦除非数据墨水
  • 擦除冗余的数据墨水

三、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。

⭐ 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。

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⭐ 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。

格式塔理论

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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。

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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。

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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。

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闭合原则（Closure）

⭐ 有些图形可能本身是不完整或者不闭合的，但主体有一种是其闭合的倾向，人们就会很容易地感知整个物体而忽略未闭合的特征。

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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。

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对称性原则（Symmetry）

⭐ 对称的元素被视为同一组的一部分

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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。

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四、视觉编码

❓ 视觉编码是一种：将数据信息（属性 + 值）映射成可视化元素（可视化符号 + 视觉通道）的技术。

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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。

  • 当表示元素时 Mark 包括：点、线、面
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  • 当表示关系时 Mark 包括：闭包、连线 image.png

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。

  • 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(ldentity 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。
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五、面向前端的可视化工具介绍

D3

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❓ 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。

⭐ 简单柱状图示例

Vega

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❓ 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。

⭐ 简单柱状图示例

G2

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❓ G2：G2是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。

⭐ 简单柱状图示例

Echarts

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❓ 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，兼容当前绝大部分浏览器（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。

⭐ 简单柱状图示例

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