这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 14 天。
今日学习内容：数据可视化基础
一、什么是数据可视化
所有将数据转换成为视觉效果上的呈现方式（比如表格、图片、地图等）
可视化分类包括：
- 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：对分析结果的直接展现，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
二、可视化设计原则与方法
能够正确地表达数据中的信息而不产生歧义和偏差
常见的错误可视化有：
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透视失真
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图形设计 & 数据尺度问题
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数据上下文问题
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，以避免图形失真和模糊不清
2. 图形设计与数据尺度
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
3. 数据上下文
4. 谎言因子
我们需要控制图形中的谎言因子（LF），即衡量可视化中所表达的数据量与数据之间的夸张程度的度量方法：
- 当LF = 1时，我们认为图标没有对数据实时进行扭曲，是一个可信的可视化设计
- 在实际中，应当确保各部分图形元素的LF在[0.95, 1.05]范围内，否则所产生的图表认为已经丧失了基本可信度
5. 可视化设计原则
如何提高Data-ink ratio？两个擦除原则：
- 擦除非数据墨水
- 擦除冗余的数据墨水
- 非数据墨水指不能描绘有价值信息的墨水
- 有时，非数据墨水会使数据变得模糊不堪
- 并非所有的非数据墨水都没有用（坐标轴信息）
- 冗余的数据墨水描述了信息，但他重复显示了信息
三、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：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
那么，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
