这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第11天
01.什么是数据可视化
数据可视化分类
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
为什么要数据可视化
- 记录信息
- 分析推理
- 证实假设
- 交流思想
02.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与歧义
常见的错误可视化
01.透视失真
- 如果数字是由视觉元素表示的,那么它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。
02.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;
- 错误的数据洞袭,产生于在图形的某个地方发生的不正德的视觉预期推断。
一个典型的例子:轴刻度，我们期望它从始至终能够保持连贯且一致。
03.数据上下文
可视化设计原则
- 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
- 在最短时间内传达最多的信息
最大化数据墨水占比Data-ink Ratio
- 可视化图形由塑水和空白区域构成
- 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
- 数据显水占比:可视化圈形中用于展示核心数据的“要水”在整体可视化所使用的墨水中的比例
案例：
- 绝大多数墨水都是数据墨水：用于绘制散点和对应标签
- 10%-20%的墨水是非数据墨水：用于绘制坐标轴和刻度线
- 并非所有的非数据墨水都没有用(例如坐标轴信息)
提高Data-ink Ratio
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，但它重复显示了信息。
03.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。
04.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。
数据信息：属性＋值
可视化元素：可视化符号＋视觉通道
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。 当表示元素时Mark包括:点、线、面
当表示关系时Mark包括:闭包、连线
视觉通道
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。
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。
- 当利用数量通道编码表示数值属性时：位置通道是最为糖确的，其次是长度、角度、面积、深度、色温、饱和度、曲率，最后是体积。
- 当利用标识通道表示分类同性时:划分空间区域最为有效,其后依次是色向、动向、形状。
05.面向前端的可视化工具介绍
D3
D3: 是用于数据可视化的开源的JavaScript函数库，被认为是最好的JavaScrnipt可视化框架之一。
Vega
vega是一种可视化语法。语过其声明式语言，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我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囤形语法，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构法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。
