数据可视化基本理论
通用的可视化流程：分析•处理-生成
一、分析
进行一个可视化任务时，我们首当其冲的当然是要分析，分析又分为三部分：任务、数 据、领域。
首先我们要分析我们这次可视化的出发点和目标是什么。我们遇到了什么问题、要展示 什么信息、最后想得出什么结论、验证什么假说等等。数据承载的信息多种多样，不同的展 示方式会使侧重点有天壤之别。只有想清楚以上问题，才能确定我们要过滤什么数据、用什 么算法处理数据、用什么视觉通道编码等等。
其次我们要分析我们的数据，这是至关重要的一步。因为每次可视化任务拿到的数据都 是不同的，数据类型、数据结构均有变化，数据的维度也可能成倍增加。
最后我们针对不同的领域，也要进行相应的分析。毕竟术业有专攻，可视化的侧重点要 跟着领域做出相应的变化。
二、处理
处理可以分为两部分：对数据的处理和对视觉编码的处理。
1.数据处理
在可视化之前我们要对数据进行数据清洗、数据规范、数据分析。
数据清洗和规范是必不可少的步骤。把无效的信息排除掉，可以减少我们的认知负担, 让数据更加突出。
数据分析中最简单的方法是一些基本的统计方法，如求和、中值、方差、期望等。
最后的可视化结果中我们肯定不可能把所有的数据统统展示出来,于是又涉及到包括标 准化（归一化）、采样、离散化、降维、聚类等数据处理的方法。
2.设计视觉编码
视觉编码的设计是指如何使用位置、尺寸、灰度值、纹理、彩、方向、形状等视觉通 道，以映射我们要展示的每个数据维度。
三、生成
这个阶段基本上就是把之前的分析和设计付诸实践，在制作或写代码过程中，再不断调 整需求、不断地迭代（有可能要重复前两步），曷后将数据用图像的方式呈现。
什么是数据可视化
1.数据可视化是尽可能高效传达一个故事或概念的方法。一张图片抵得上一千个字。
2.数据可视化是指如何使用颜、尺寸、形状等，从视觉上最好地呈现出某些基础数据， 从而像观众和读者传达信息或见解C
3.数据可视化结合故事和叙述成分，让作者与观众或者读者分享自己发现的有趣的事情和 见解。
4.我把数据可视化看作映射，将值映射到图像，可视化内容就是将数值转化成更易理解的 视觉图像。
5.数据可视化是将数字转化为图画或者故事，数据可视化允许我们以不同方式探索和理解 数
据。
6.人类的视觉系统处理信息的速度非常快，所以高质量的可视化数据有助于我们更快理解。
数据可视化的目的有两个：探索和阐释。
数据可视化成功的五个经验：
一.对内容背景有透彻的理解：了解谁是观众，他们要知道什么或者要做什么
二.恰当图像类型的选择：想让观众加何处理这些信息，何种图表或者视觉类型能让观众轻 松直接的处理信息
三.排除无效信息：识别并删除那些不会为图像增加信息价值的内容，这么做可以减少认知 负担，让数据显得更突出
四.吸引观众注意力，让他们为你的卖点买单：战略性地把颜、尺寸和页面布局作为指示 标志，把用户的目光吸引到最重要的点上
五.故事叙述：最成功的数据可视化案例会让其本身成为故事或叙述内容的关键点 视觉编码
视觉编码描述的是将数据映射到最终可视化结果上的过程。
数据类型
一.类别型数据
二.有序型数据
三.数值型数据：区间型数据、比值型数据
类型
基本操作/用途
集合操作
允许的统计计算
类别型
判断是否相等
=、*
允许互.换元素同位讨
类别、模式、列联相关
有序型
判断大小
K、＞、＜
il律元素单调递增（减）关系
中值、百分位数
区间型
判断差别
允许兀素M线性加M操作
平均值、标准方差、等级相关、枳差
相关
比值型
判断比例
=、♦、＞、＜■+.・、X . -F
能判断元素间的根似度
变异系数

人类视觉对不同视觉通道的敏感性
分类数据
Categorical
有序数据 Ordinal
定量数据 Quantitative
位置 position
好
好
好
长度length
好
好
好
数据可视化的概念
亮暗
luminance
好
好
中
纹理 texture
好
中
差
颜color
好
中
差
角度angle
好
差
差
形状shape
好
差
差
视觉编码的选择优先级
序号
分类数据
定量数据
1
位直 position
位置 position
位置 position
2
调hue
密度 density
长度length
3
纹理 texture
饱和度 saturation
角度angle
4
连接 connection
调hue
斜率slope
5
包含 containment
纹理 texture
面积area
6
密度 density
连接 connection
体积volume
7
饱和度 saturation
包含 containment
密度 density
8
形状shape
长度length
饱禾口度 saturation
9
长度length
角度angle
调hue
10
角度angle
斜率slope
纹理 texture
11
斜率slope
面积area
连接 connection
12
面积area
体积volume
包含 containment
13
体积volume
形状shape
形状shape
视觉通道设计原则
一.一致性：可视化结果与数据直实蕴含的信息一致（诚实性）
文字标示清晰、完整
视觉度量和数字本身成比例
体现数字的变异，而不是设计的变异
•彩虹一般都要慎用
•要善用灰' 灰度
二.表达性：可视化结果充分且不多余地表达数据要传达的信息 用于表现数字变化的笔墨比重越高越好
内容为王，避免图标垃圾，增加信息/数字密度
信息分层
对比、证据综合
•3D图侧面/阴影元素费墨，且误导比例•淡化边框、网格、轴线、背景
•花哨的‘镀金"元素，应一律去除    •去掉所有无关元素
三.有效性：可视化之后表达效果更好
•人类视觉对面积不如长度敏感
•饼图承载信息量太稀，建议尽量少用 四.可理解性：可视化结果便干理解
可视化组件组合

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。