初识数据可视化|青训营基础
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
生活中的可视化
数据可视化分类
- 科学可视化：科学数据的直观展示
- 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
- 记录信息
- 分析推理
- 证实假设
- 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歧义
五大原则：
- 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
- 在最短的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，那么他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。
- 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。
- 数据上下文
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
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
