大数据可视化理论与案例分析 | 青训营笔记
这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的的第19天，本篇笔记主要是关于第十九次大数据课程《大数据可视化理论与案例分析》的课堂笔记
定义
什么是可视化
可视化是用来创建图像、图表或动画以传递消息的任何技术。
什么是数据可视化
将数据转换为可视化表示的任何东西(如图表、图表、地图，甚至表格）
数据可视化作用(The role of data visualization)
- 直观展示
- 数据探索
- 促进沟通与交流
原理
流程
第一步 : 数据处理（ Abstract Data ） 只有满足特定结构的数据才能做对应的可视化展现，而且为了达到好的可视化效果也需要对数据进行清洗、转换等操作。
第二步 : 可视化设计与表达（ Visualization Design） 根据数据特征选择合适的展现模式，在此基础上通过合理的使用视觉编码，来定义最终的可视化展现内容。
第三步：可视化渲染（ Rendering and Display）
将定义好的图形转换成为图像，展现给观众。
第四步：可视化交互（ Interactivity）
单一的可视化结果并不能满足用户的多方面诉求，用户往往借助交互方式，进一步了解细节或者对数据进行筛选、聚合、分面等，对数据进行多方面的探索。
数据
定义： 能被存储和处理的信息，都可以被视为数据。我们日常接触到的文本、视频、图像、账单等等都是数据。每一个种类的数据都是一个大的集合，由多条小的数据条目组成，称之为数据集（DataSet）。
数据与数据集分类（Data and Dataset）
数据可以被分为以下五种类别：
- Items：具体的每一条数据
- Attributes：条目的每个字段的属性
- Links：数据之间的关系
- Positions：位置
- Grids：网格 数据集被分为以下五种类别：
- Tables：表格数据
- Networks & Trees：层次结构数据
- Fields：场数据
- Geometry：几何数据
- 其他集合类型：Clusters，Sets，Lists
表格(Tables)
多维表格(Multidimensional Table）
网络和树(Networks or Trees)
场(Fields)
场数据，用于描述磁场、电场、风场等数据，存储结构是网格（grid），每个网格中一般是向量、标量或者张量。
几何数据(Geometry (Spatial))集
几何数据集是几何图形数据的几何，通常用来描述地理信息。
如地图，由多个几何图形拼装而成，在定义地图的数据中会定义具体的几何图形类型及位置信息。
编码
1. Items / Nodes
2. Links
根据数据维度的不同，我们可以选取点、线、面来进行表达数据。对于关系数据，则需要使用 Links 来展现。
4.2.2 通道(Channels)
选取了Mark之后，需要进一步描述Mark的具体视觉特性，这些特性称之为视觉通道（Visual Channels）
A visual channel is a way to control the appearance of marks
视觉通道有很多，下图以6种通道和3种Mark相组合，可以很直观的体会二者之间的关系。
(John Krygier and Denis 《Making Maps: A Visual Guide to Map Design for GIS》)
4.2.3 编码(Encode)
从数据到视觉通道的转换过程，被称之为视觉编码（Visual Encoding)。
不同的数据属性需要用不同的通道来进行编码才能达到更好的效果，上图将通道分成两组，分别对应分类数据和可排序数据。下面我以一个简单柱形图为例，进行拆解：
