数据可视化基础（1） | 青训营笔记
这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第12天
一、什么是数据可视化
任何能把数据转换成视觉表现形式的东西都可以被认为是数据可视化（图、表）
数据可视化的分类：
- 科学可视化：科学实验数据的直观演示
- 信息可视化：对抽象数据的直观演示
- 可视分析：对反馈结果的直观展示，以及交互式反馈，是一个跨领域的方向
安斯哭姆四重奏
可视化设计原则和方法
可视化设计原则：能够正确的表达数据中的信息而不产生偏差和歧义
错误的可视化：
- 透视失真
- 图形设计 & 数据尺度
- 数据上下文
透视失真：
- 如果数字是由视觉元素表示的，那么他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
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。
数据上下文
谎言因子（LF）
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
- 在实际当中，应该确保各部分图形元素的LF在[0.95,1.05]的范围内，否则，所产生的图表认为已经丧失了基本的可信度。
可视化设计原则
- 准确的展示数据
- 节省笔墨
- 节省空间
- 清除不必要的“无价值“图形
- 在最短时间内传达最多的信息
