数据可视化基础有哪些?

  数据可视化基础

  可视化流程模型

  流水线模型

  

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  回路模型

  

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  可视分析模型

  

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  可视化编码

  (灰度)值可被认为是有序的,可用于编码数值型数据

  色调通常认为是无序的,可用于编码不同维度的值

  可视编码的优先级:

  

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  可视编码的表现力

  表达且仅表达数据的完整属性:

  精确性

  可辨性

  可分离性

  视觉突出

  可视编码原则:

  分组会对大部分任务有效

  如果不能进行分组,需要转换任务目标以支持分组

  当类别过多时,尽量减少类别

  对数据的每个维度指定一种颜色

  可视化设计

  可视化设计目标

  表达力强:真实全面地反映数据的内容

  有效性强:用户对可视化显示信息的理解效率

  简洁

  易用

  美感

  可视化设计步骤

  数据的筛选:

  设计者必须决定可视化所能处理的数据的信息量

  避免

  可视化展示了过少的数据信息

  设计者试图表达和传递过多的信息

  解决方案:

  数据的筛选操作—让用户选择当前显示的部分数据

  多视图或多显示器—根据数据的相关性分别显示

  确定数据到图形元素(即标记)和视觉通道的映射:

  充分利用人们已有的先验知识,从而降低人们对信息的感知和认知所需要的时间

  视图的选择与用户交互控制的设计:

  视图交互

  滚动与缩放

  颜色映射的控制

  数据映射方式的控制

  数据缩放和裁剪工具

  LOD控制

  可视化设计框架

  可视化设计的4个层次

  问题刻画层

  数据层

  编码和交互层(核心)

  设计并实施用户实验

  可视化隐喻

  视觉隐喻:在视觉上将目标物体/形象与另一领域的(源)物体进行相似性对比

  可视化隐喻:将数据特性与自然界真实物体结合起来,通过读者对自然界物体的认知来增强可视化表达效果。

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