这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第17天

引言

数据可视化目前发挥着越来越重要的重要，也有越来越多的工具和资源来辅助进行数据可视化。既包括二维数据的可视化，也包括空间数据的可视化。既包括二维图表，也包括空间数据的可视化。

1、 数据可视化的目标

数据可视化的本质是将数据通过各种视觉通道映射成图形，可以使得用户更快、更准确的理解数据。因此数据可视化要解决的问题是如何将数据通过视觉可观测的方式表达出来，同时需要考虑美观、可理解性，需要解决在展示的空间（画布）有限的情况下覆盖、杂乱、冲突等问题，再以交互的形式查看数据的细节。

2、数据可视化的步骤

数据可视化过程可以分为下面几个步骤：

1、 定义要解决问题

首先明确数据可视化是要让用户看懂数据，理解数据。所以开始数据可视化前一定要定义通要解决的问题。

2、 确定要展示的数据和数据结构

进行数据可视化首先要有数据，由于画布大小的限制，过量的数据不能够在直接显示出来，所以要确定展示的数据。

3、 确定要展示的数据的维度（字段）

进行可视化时要对字段进行选择，选择不同的字段在后面环节中选择适合的图表类型也不同。

4、 确定使用的图表类型

有非常多的图表类型可以使用，但是要根据要解决的问题、数据的结构、选择的数据维度来确定要显示的图表类型。

3、常见的问题

1、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。

2、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。

总结

今天介绍了一些数据可视化的相关知识，数据可视化还有许多内容值得关注。 一起打卡学习吧！！！

烟火向星辰，所愿皆成真！