[前端与HTML]--数据可视化基础

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 14 天

前言

1. 了解数据可视化的概念和基本原则
2. 能够识别出不好的，甚至是有误导性的可视化呈现

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了解数据可视化的概念和基本原则

数据可视化分类

• 科学可视化
• 信息可视化
• 可视分析

为什么要可视化

1. 记录信息
2. 分析推理
3. 证实假设
4. 交流思想

可视化设计原则和方法

常见的错误可视化

• 透视失真:
  1. 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
  2. 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:
  1. 这些预期往往决定了眼睛实际看到的东西
  2. 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

谎言因子

控制图形中的谎言因子

谎言因子：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

可视化设计原则

• 准确地展示数据
• 节省笔墨
• 节省空间
• 消除不必要的“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-lnk 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
• 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”在整体可视化使用的墨水中的比例

可视化设计方法

• 最重要的是展示数据
• 合理范围内，最大化数据墨水占比
  1. 擦除非数据墨水
  2. 擦除亢余的数据墨水