这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 15 天

数据可视化基础 ｜ 青训营笔记

本堂课重点内容：

1. 可视化设计原则和方法
2. 视觉感知

1.可视化设计原则和方法

原则：能够正确地表达数据中地信息而不产生偏差和歧义
常见地错误可视化

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(visual expectation)：
• • 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，我们期望它从始至终能够保持连贯且一致

3. 数据上下文

谎言因子

• 控制图形中的谎言因子 (Lie Factor，LF): 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。
• 当LF = 1 时，我们认为图表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，应当确保各部分图形元素的 LF 在0.951.05] 范围内，否则，所产生的图表认为已经丧失了基本可信度。

可视化原则

• 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

可视化设计方法

• 最重要的是展现数据
• 合理范围内，最大化数据墨水占比
• • 擦除非数据墨水
• • 擦除冗余的数据墨水

2.视觉感知

定义：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。

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。