数据可视化基础 | 青训营笔记

这是我参与「第四届青训营 」笔记创作活动的第12天。

了解数据可视化的概念和基本原则

可视化：是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。

可视化分类：

1. 科学可视化

   科学实验数据的直观展示

2. 信息可视化

   对抽象数据的直观展示

3. 可视分析

   对分析结果的直观展示，及交互式反馈

为什么可视化？

1. 记录信息
2. 分析推理
3. 证实假设
4. 交流思想

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和歧义

1. 准确的展示数据
2. 节省笔墨
3. 节省空间
4. 消除不必要的“无价值”图形
5. 在最短时间内传达更多的信息

可视化设计方法：

最重要的是展示数据

合理范围内，最大优化数据墨水占比

常见的可视化错误：

1. 透视失真

   如果数字由视觉元素组成，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，错误的数据洞察，产生于在图形某个地方发生不正确的视觉预期推断。

3. 数据上下文

了解面向前端的数据可视化工具

D3

D3.js是用于数据可视化的开源JavaScript函数库，被认为是最好的JavaScript可视化框架之一

Vega

Vega是一种可视化语法，通过声明式语言，可以用JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为。

G2

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。

ECharts

ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。