这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天
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
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
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
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：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。
数据上下文
Data-ink Ratio
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
数据墨水占比：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
格式塔理论
就近原则、相似原则、连续性原则、闭合原则、共势原则、图形与背景关系原则
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
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
视觉通道
基于数据属性，控制可视化的符号展现样式。
视觉通道有数量通道和标识通道两种。
