一可视化读书笔记 _可视化

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这篇文章主要以产品经理的视角，阐述了作者对可视化的一些理解。
以下是我在读文章后，自己的一些简单笔记。
以作者切入的角度，可视化可以分为4个步骤：
确定主题：我主张一幅图解决一个问题，确定主题，在我看来就是确定你做的可视化里要解决什么问题提炼数据：解决这个问题，用户需要看(用)什么指标(主要指标，次要指标)，用户为什么要看这些指标(明确用户想表达数据之间的相关关系)确定图表：梳理数据关系-根据数据关系确定图表(选对图表类型对表达数据间的关系会有很好的作用)布局设计：页面布局:1.突出主要指标2.表之间的展示要依据一定的顺序，或是逻辑顺序，或是用户使用习惯3.三大准则:聚焦/平衡/简洁；
关于可视化设计
图表制作:1.非数据层，需注意颜色/网格线/背景色/容器等；2.数据层:思考极端表现需要作何特殊处理(极大值极小值/差距极大极小值))
最后可以在针对数据进行可视化设计之前，先了解数据的分布情况，量级，对数据有个大概了解会比较好。
文章2链接：#
这篇文章也阐述了作者对数据可视化流程的一些理解
以作者切入的角度，数据可视化是一个以数据流向为主线的一个完整流程。主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知5个步骤。
(个人比较关注作者对可视化映射的理解。)
可视化映射：
可视化元素由3部分组成:可视化空间(二维/三维)+标记(点/线/面/体)+视觉通道(标记位置，大小，形状，方向，颜色等)
可视化的目的，是为了反映数据的数值，特征和模式，以更加直观，易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策。

文章插图
下面是《用数据讲故事》（作者：[美] Cole译者：陆昊吴梦颖）的读书摘抄记录。
呈现在PPT上的信息越少，被听众记住的信息反而越多。没有达到效果是因为犯了三个错误：1.没有选择最合适的关系图表来呈现；2.用了过多的修饰和美化，分散了听众对核心信息的注意力；3.数据图表的呈现形式过于单调
上下文的重要性
你进行探索性分析，但你要确定受众是需要看你的探索性分析还是解释性分析。
选择有效的图表
1.当只有一两项数据需要分享时，直接使用数据本身。
2.在现场演示中使用表格往往不是一个好主意。当受众阅读表格的时候，他们不再听你口头表达的观点。如果去掉表格会导致丢失大多信息，不妨考虑将完整的表格放在附录中，用一个链接来满足受众的需要。使用表格时需要记住的一点是，让设计融入背景，让数据占据核心地位。不要让厚重的边框和阴影与数据争夺受众的注意力。当你使用热力图的时候，记住每次都要附带图例以帮助读者解读数据。
3.斜率图适用于两个时间段或者两组对比数据点，可以快速地展示两组数据之间各维度的相对提升，降低等差异。折线图可以展示一组或多组数据线图在展示数据随时间变化上表现优异。
4.涉及信息分类时，条形图是首选。因为我们比较条形图的相对末端，所以条形图一定要有原点(x轴和y轴的交点) 。如果使用了非0原点，必须向受众特别说明，并且要考虑上下文，以避免将微小的变化过度放大。在设计展示类别数据的图形时，你需要对类别的顺序深思熟虑。(在没有其他视觉暗示时)受众通常会从左上角开始看图，然后“之”字形来回。
5.堆叠水平条形图，如果左右两端有着一致的基线，按百分比组织可以用于可视化对一件事从负面到正面的观点占比，使比较最左侧和最右侧的部分变得更简单。

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