数据可视化基础知识 | 青训营笔记

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天

• 数据可视化的概念和基本原则
• 能识别出不好的可视化呈现
• 了解数据可视化工具

1、数据可视化概念和基本原则

• 什么是数据可视化？

数据可视化可理解为通过图表的形式来呈现数据集。

可视化案例如下图所示

• 可视化分类

1. 科学可视化——科学数据的直观展示
2. 信息可视化——对抽象数据的直观展示
3. 可视分析——对分析结果直观展示，及交互式反馈

• 可视化的目的？

1. 记录信息
2. 分析推理
3. 证实假设
4. 交流思想

• 可视化设计的基本原则

1. 能正确表达数据中的信息而不产生偏差与歧义
2. 节省笔墨
3. 节省空间
4. 消除不必要的“无价值”图形
5. 在最短的时间内传达更多的信息

课程中提到的“视觉编码”概念：将数据信息(属性+值)映射成可视化元素(可视化符号+视觉通道)的技术。

2、能识别不好的可视化呈现

• 常见的错误的可视化

1. 透视失真——（使用清晰、详细和彻底的标签，以避免图形失真）
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。
3. 数据上下文

3、了解可视化工具

D3

用于数据可视化的JavaScript函数库

• 参考：Bar Chart Remix / D3 | Observable (observablehq.com)

Vega

可视化语法。通过声明式语言，使用JSON格式描述可视化的视觉外观和交互行为。

• 参考：A Visualization Grammar | Vega

G2可视化引擎

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

• 参考：G2，可视化语法 | AntV (antgroup.com)

ECharts

使用JavaScript实现的开源可视化库。

• 参考：Apache ECharts

总结

数据可视化在生活中使用的场景还是非常多的，如：地图、统计图表、可视化大屏等。使用数据可视化的目的就是尽可能在短时间内传达更多、更准确的信息，这也是可视化的设计基本原则。