这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第12天，关于数据可视化基础的知识点总结，包括：课程内容与目标、什么是数据可视化和面向前端的可视化工具介绍。
———Zy_Thomas
课程内容与目标
- 了解数据可视化的概念和基本原则。
- 能够识别出不好的，甚至是有误导性的可视化呈现。
- 了解一些面向前端的数据可视化工具。
什么是数据可视化
Anything that converts data into a visual representation(like charts,graphs,maps,sometimes even just tables)
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示，及交互式反馈，是一个跨领域的方向
可视化设计原则
能够正确地表达数据中地信息而不产生偏差与歧义
常见的错误可视化
- 透视失真
- 图形设计&数据尺度
- 数据上下文
透视失真
- 如果数字是由视觉元素表示的，那么他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
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。
一个典型的例子:轴刻度,我们期望它从始至终能够保持连且一致。
可视化设计原则
一个出色的可视化设计可在最短的时间内，使用最少的空间、用最少的笔墨为观众提供最多的信息内涵。
视觉编码
将数据信息映射成可视化元素的技术（属性+值、可视化符号+视觉通道）
- 可视化符号：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：数量通道（数值属性）、标识通道（分类属性）
面向前端的可视化工具介绍
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Vega(推荐）
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G2
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Echart
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D3
