数据可视化基础 | 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 」笔记创作活动的第7天

什么是数据可视化

任何把数据转化为视觉展示的行为都可以被称位是数据可视化，例如图表、地图等。

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根据功能的不同，数据可视化可以被分为三种：

  • 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

信息可视化可以帮助人们记录信息、分析推理、证实假设、交流思想

可视化的重要性——安斯库姆四重奏

安斯库姆四重奏是四组基本统计特性一致的数据，但是它们绘制出的图表完全不同，这说明了数据分析之前绘制图表的作用性。

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可视化设计原则和方法

原则——能够正确地表达数据中的信息而不产生偏差和歧义

常见的错误可视化

透视失真

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在这张图片中，虽然苹果手机的份额为19.5%，小于其他手机的21.2%的份额，但是由于这张图表的角度的问题，让人产生了苹果手机份额更大错觉。

图形设计&数据尺度误差

图形的每一部分都会让人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，在六十的刻度之前，每两个大刻度之间的间距是二十，在这之后的间距是四十，这会造成误判。

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数据上下文问题

如果截取掉了数据的上下文，这会让人们对于数据有不同的看法

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控制图形中的谎言因子（Lie Factor， LF）

谎言因子：衡量可视化中表达的数据量雨数据之间的夸张程度的度量方法。当LF等于1时，我们认为图表没有对数据实时进行扭曲，实际当中应当确保各部分图形元素LF在[0.95，1.05]之间，否则认为图表丧失了基本可信度。

可视化设计原则

  • 准确展示数据
  • 节省笔墨
  • 节省空间
  • 消除不必要的“无价值”图形
  • 在最短时间传达最多的信息

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为“数据墨水”
  • 擦除数据墨水会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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绝大多数墨水是数据墨水

两个擦除原则：擦除非非数据墨水、擦除冗余的数据墨水

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。

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下图找出所有的3就更加方便

格式塔理论

格式塔理论的核心就是整体决定部分的性质，部分依从于整体结构比元素更重要，视觉形象首先作为统一的整体被认知。

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就近远哲

当视觉元素在空间距离相近时，人们倾向于将其归为一组，所以可以将数据元素放在考近的微指，突出其间的关联性。

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相似原则

形状、大小、颜色、强度等属性相似时容易被看作一个整体。

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连续性原则

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

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。

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共势原则

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矢为一个整体。

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对称原则

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

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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视觉编码

视觉编码是一种将数据信息映射成可视化元素的技术

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。

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(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

基础统计图表

常见的统计图表有：柱状图、饼图、散点图、折线图。

面向前端的可视化工具介绍

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。

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。

G2

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。

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

总结

数据可视化可以帮助人们更好地分析数据，有助于提升信息展示的质量，在前端开发中，数据可视化也起到了十分重要的作用，数据可视化让信息变得更及时、更直观、更简单。

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