这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第2天。
本次课程讲解数据可视化，与我在大学中选修的数据可视化有着很大的相关度。
数据可视化
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示，以及交互式反馈，是一个跨领域的方向。
此次课程主要讲解了信息可视化。
可视化设计原则与方法
原则： 能够正确的表达数据中的信息而不产生偏差和歧义。（在大学课程中老师强调，这只是基本原则）
透视失真问题：
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要考虑视觉元素的影响 -
使用清晰，详细和彻底的标签，以避免图形失真和含糊不清。
图形设计和数据尺度
图形的每一部分都会产生对其的视觉预期，要考虑这些预期。
数据上下文
对数据的展示要考虑到数据的特性，数据上下文的考虑就是针对方法之一
总结原则
- 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
- 在最短时间传递最对多的信息
视觉感知
可视化致力于外部认知
视觉感知： 客观事物通过人的视觉在人的大脑中的直觉反映
认知过程：是一种认知的心理过程
相对判断和视觉假象
人类的感知系统是有限的，要充分考虑。
格式塔理论
- 就近原则
- 相似原则
- 连续性原则
- 闭合性原则
- 共势原则
- 对称性原则
- 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为可视化元素的技术。
可视化符号： 用于在可视化中表示数据元素之间的关联
视觉通道（分为数量通道，标识通道）： 基于数据属性，控制可视化的符号展现样式
