这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第5天

数据可视化的概念和基本原则

生活中的可视化

比如在pc端或移动端APP浏览器上呈现的数据以饼状图、折线图可视化展现，又如地图上各种比例尺、地名图标等。 数据可视化可分为科学可视化、信息可视化、可视分析等。

为什么要可视化

• 记录数据
• 分析推理
• 证实假设
• 交流思想

可视化基本原则

能正确表达数据中的信息不产生歧义偏差

常见的错误可视化

• 透视失真
• 图形设计和数据尺度
• 数据上下文

如何实现可视化

在技术上，数据可视化最简单的理解，就是数据空间到图形空间的映射。一个经典的可视化实现流程，是先对数据进行加工过滤，转变成视觉可表达的形式（Visual Form），然后再渲染成用户可见的视图（View）。

可视化技术栈

具备专业素养的数据可视化工程师一般来说需要掌握以下技术栈：

• 基础数学：三角函数、线性代数、几何算法
• 图形相关：canvas、svg、webgl、计算图形学、图论
• 工程算法：基础算法、统计算法、常用的布局算法
• 数据分析：数据清洗、统计学、数据建模
• 设计美学：设计原则、美学评判、颜色、交互、认知
• 可视化基础：可视化编码、可视分析、图形交互
• 可视化解决方案：图表的正确使用、常见的业务的可视化场景

基于web的可视化技术

底层技术规范

• SVG：可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics），是基于可扩展标记语言（标准通用标记语言的子集）用于描述二维矢量图形的一种图形格式。
• Canvas 2D：Canvas 通过 JavaScript 来绘制 2D 图形，通过逐像素来进行渲染。
• Canvas 3D WebGL：WebGL（Web Graphic Library）是一个 JavaScript API，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++，可在 GPU 上执行。