数据可视化基础 | 青训营笔记

flying__fish
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这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第7天

一、了解数据可视化的概念和基本原则

为什么学习可视化？

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

二、识别不好的，甚至是有误导性的可视化呈现

常见的错误可视化

  1. 透视失真（容易信息提取困难或者错误，对结果造成影响）

    • 如果数字是由视觉元素表示的，那么他们应该与视觉原色的感知程度成正比
    • 使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清

  2. 图形设计 & 数据尺度

    • 图形的每一部分都活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

      一个经典的例子：轴刻度，我们期望他从始至终能够保持连贯且一致

  3. 数据上下文

谎言因子

  • 控制图形中的谎言因子

    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

可视化设计

方法

  • 最重要的是展示数据

  • 合理范围内，最大化数据墨水占比

    • 擦除非数据墨水
    • 擦除冗余数据墨水

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
  • 在最短时间内传达更多的信息

最大化数据墨水占比

  • 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所传达的信心量
  • 数据墨水占比：可视化图形中用于展示和兴数据的“墨水”在整体可视化所使用的墨水中的占比

提高

  • 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，单他重复显示了信息

三、视觉感知

感知

  • 可视化致力于外部认知，也就是说，怎样利用大脑意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应
  • 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应

小结

  • 人类诗句而系统观察的是变化，而不是绝对值，并且容易被边界吸引
  • 在可视化设计中，设计者需要从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粗暴你在障碍或误导用户的可视化元素

其他关键词

  • 认知过程

  • 相对判断和视觉假象

  • 视觉突出

  • 视觉感知（引导注意力，高效传达信息）

  • 格式塔理论

    • 就近原则
    • 相似原则
    • 连续性原则
    • 闭合原则
    • 共视原则
    • 对称性原则
    • 图形与背景关系原则

四、视觉编码

概念：

  • 是一种将数据信息映射成可视化元素的技术

可视化符号

  • 用于在可视化当中表现数据原色或元素之间的关联

    • 表示元素时包括：点线面
    • 当表示关系时包括：闭包、连线

视觉通道、

  • 数量通道
  • 标识通道

视觉编码优先级

不同的视觉编码在表达信息的作用和能力上有不同的特性

  • 当利用数据通道编码表示数值属性时：位置通道最为精确，其次时长度、角度、面积、深度、色温、饱和率、曲率最后是体积

  • 当利用标示通道表示分类属性时

    划分空间区域最为有效，其后依次时色相、动向、形状

五、基础统计图表与前端相关工具

常见图表

  • 柱状图
  • 饼状图
  • 散点图
  • 折线图

常见工具

  • D3.js

    • 是用于可视化的开源JS函数库，被认为是最好的JS可视化框架之一
    • 简单案例

  • Vega

    • 是一种可视化语法。通过其声明式语言，可以用JSON格式描述可是换的视觉外观和交互行为，并使用Canvas或SVG生成视图
    • 简单案例

  • G2可视化引擎

    • 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，可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可是新建各种各样的可交互式的统计图表
    • 简单案例

  • 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
    • 简答案例

六、结尾

通过本节课，在数据可视化方面的视野得到了极大的拓展，了解到更多的可视化工具，不再是之前仅仅会简单使用一个工具实现可视化，而是有了更多的选择，并且鉴别能力得到提高，选择最合适的数据可视化实现方式，在这里做个记录。

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