这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 10 天

数据可视化目的：记录信息、分析推理、证实假设、交流思想

常见的错误可视化

1.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

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：

• 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，我们期望它从始直终能够保持连贯且一致

3.数据上下文

可视化设计原则

• 准确地展示数据
• 节省笔墨
• 节省空间
• 消除不必要地“无价值”图形
• 在最短时间内传达最多的信息

最大化数据墨水占比(Data-Ink Ratio)

• 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

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

感知

是指客观事物通过人的感觉器官在人脑中形成的直接反映

感觉器官：眼、耳、鼻、神经末梢

视觉感知：就是客观事物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、存储、概念形成，提取和使用等一系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

格式塔理论

就近原则

• 当视觉元素在空间距离上相距较近时，人们通常倾向于将他们归为一组
• 将数据元素放在靠近的位置，可以突出他们之间的关联性

相似原则

• 形状、大小、颜色、强度等属性方面比较相似时，这些物体就容易被看作一个整体

连续性原则

• 人们在观察事件的时候会很自然地沿着物体的边界，将不连续的物体视为连续的整体

闭合性原则

• 有些图形可能是不完整或者不闭合的，但主体有一种使其闭合的倾向，人们就会很容易地感知整个物体而忽略未闭合的特征

共势原则

• 如果一个对象中的一部分都向共同的方向去运动，那这些共同移动的部分就易被感知为一个整体。

对称性原则

• 对称的元素被视为同一组的一部分

图形与背景关系原则

• 大脑通常认为构图中最小的物体是图形，而更大的物体则是背景
• 跟凹面元素相比，凸面元素与图形相关联更多些

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

• 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，点根据其所代表的数据属性的不同可有不同的形状与颜色

视觉通道有两种类型

• 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

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的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

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。使用G2，你可以无需关注图表各种繁琐的实现细节，一条语句即可使用Canvas或SVG构建出各种各样的可交互的统计图表

ECharts

EChars，一个使用JavaScirpt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(IE9、10、11)，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

总结

数据可视化需要多看示例，多去学习各种图形语言的优缺点