这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 14 天 冲冲冲！
什么是数据可视化
- 统计图表
- 地图
- ...
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
为什么要可视化
- 记录信息
- 分析推理
- 证实假设
- 交流思想
可视化设计原则和方法
-
糟糕的可视化呈现
-
错误的可视化呈现
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。--- Edward R. Tufte
常见的错误可视化
- 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，以避免图片失真和含糊不清
- 图形设计 & 数据尺度
- 图形的每一部分都会产生对其的视觉语气(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，产生于在图片的某个地方发生的不正确的视觉预期推断
- 图形的每一部分都会产生对其的视觉语气(visual expectation)
- 数据上下文
谎言因子
控制图形中的谎言因子(Lir Factor，LF)：
- 谎言因子：衡量可视化中所表达的数据量与数据之间的夸张成都的度量方法
- 当
LF=1时，我们认为图标没有对数据实时地进行扭曲，是一个可信的可视化设计 - 在实际当中，应当确保各部分图像元素的LF在[0.95,1.05]范围内，否则，所产生的图标认为已经丧失了基本可信度
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
- 在最短的时间内传达最多的信息
- 最大化数据墨水占比
- 可视化图形由墨水和空白区域构成
- 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
- 数据占比：可视化图形中用于展示核心数据的“墨水”在整体可视化所使用的墨水中的比例
可视化设计方法
- 最重要的是展现数据
- 合理范围内，最大化数据墨水占比
- 擦除非数据墨水
- 擦除冗余的数据墨水
总结设计原则
- 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
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
什么是视觉感知
- 感知：是指客观事物通过人的感知器官在人脑中形成的直接反映
- 感觉器官：眼、耳、鼻、神经末梢
- 那么视觉感知就是通过人的视觉在人脑中形成的直接反映
认知过程
认知心理学将认知过程看成由信息的获取、分析、归纳、解码、储存、概念形成、提取和使用等一些列阶段组成的按一定程序进行的信息加工系统
科学领域中，认知是包含注意力、记忆、产生和理解语言、解决问题，以及进行决策的心理过程的组合
结论
- 人类视觉系统观察的是变化，而不是绝对值，并且容易被边界吸引
- 在可视化设计中，设计者需要充分考虑到人类感知系统的这些现象，以使得设计的可视化结果不会存在阻碍或误导用户的可视化元素
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
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
基于数据属性，控制可视化的符号展现样式，例如。点柑橘其所代表的数据属性的不同可有不同的形状与颜色
数据通道的两种类型
- 数量通道：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：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
格式塔理论
视觉编码的优先级
基础统计图表
基础图标-柱状图
基础图标-饼图
基础图标-散点图
折线图
选择合适的图表
面向前端的可视化工具介绍
D3
D3.js是用于数据可视化的开源JS函数库，被认为是最好的JS可视化框架之一
Vega
Vega是一种可视化语法。通过其声明式语言，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或SVG生成视图
G2
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夸张性。使用G2，可以无需关注图标克重繁琐的实现细节，一条语言即可使用Canvas或SVG构建出各种各样的可交互的统计图表
Echarts
Echarts，一个使用JS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，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
