这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第4天

生活中的数据可视化

数据可视化成为了热门趋势，因为它在数据分析过程中非常重要的。好的可视化展示是会讲故事的，它向人们展示了数据背后的规律。

地图 温度计

科学可视化 医学 生物化学

信息可视化 文本 地图

可视分析 人机交互

为什么要做数据可视化

看到物体 获取知识

1. 记录信息

2. 分析推理

3. 证实假设

4. 交流思想

可视化设计原则和方法

错误的

1. 错误失真 数字应该与视觉元素的感知成都成正比 要使用清晰 详细 和彻底的标签

2. 图形设计 数据尺度 视觉预期

3. 数据上下文 要把其补全

节省笔墨

节省空间

在最短的时间内传出更多的信息

1. 高数据墨水 表达的信息重点更加突出

2. 视觉感知

3. 认知过程看成注意力 记忆 理解语言 解决问题和心理的组合

相对判断和视觉假象

人类的视觉系统的观察是变化的 很容易被边界吸引

可视化设计结果希望不会被误导

格式塔理论

整体决定部分的性质 部分依从于整体

就近原则

相似原则

连续性原则

闭合型原则

共势原则

图片与背景关系原则

 

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 点线面 闭包 连线

视觉通道

1. 数量通道

2. 标识通道

面向前端的数据可视化

D3是数据可视化最好的js函数库

Vega可视化语法 声明式的语言

G2 图形语法库

Echart 开源可视化图表库

Highcharts 非商业免费，商业需授权，代码开源。

Echarts 完全免费，代码开源。

D3 完全免费，代码开源。

AntV 完全免费，代码开源。