论美

美丽的可视化

  • 新颖：从新的视角观察数据，以新的风格激发理解
  • 充实：信息传递能力，是可视化设计的主要驱动力
  • 高效：具备一个清晰的目标、传递一种信息或提供一个特别的角度表达信息。不包含太多和主题无关的内容或信息

如何实现美丽

  • 走出默认风格
  • 使可视化信息更充实：考虑预期的信息（想要传达什么信息）和使用场合、惯例
  • 使可视化更高效：突出重要信息、使用轴线表达含义并展示自由信息、充分利用美感

可视化的特点

  • 一头”大象”：只能展示部分
  • 一门艺术：富有创意，可视化的美在于图像背后的思想
  • 一种商务：优秀的说服(销售)工具
  • 永恒：眼见为实
  • 此时此刻：收集、浓缩和传递信息的工具
  • 编码：与听觉、触觉等类似的另一种编码通信方式
  • 清晰：简单性带来纯粹的清晰
  • 可学习的：把思想表达在纸上，采用数据，并把它提炼成一个概念
  • 流行语：帮助交流，促进联系
  • 机遇：结合艺术和业务，通过视觉效果分享思想

故事对可视化的重要性

故事=问题+可视化数据+场景

创建有效可视化的步骤

  • 制定问题
  • 收集数据
  • 应用一种可视化展现方式
    • 尺寸
    • 色彩
    • 网络（连接）
    • 时间

一些方法和技巧

  1. 有效地使用颜色

Wordle（单词云)上的颜色没有意义

数据可视化的典型挑战是把高维数据投影到低维画布，通常有三种方法：

  • 绘图符号
  • 小的多重图形
  • 色彩
  1. 信息映射

去除噪声和无关信息，突出要表达的数据和关系

  1. 飞行模式

简单、易理解

  1. 关联网络

社交关系、相关性等

可视化的一些经验

  • 做好准备，花费时间整理数据：数据是可视化的基础
  • 尽可能实现自动化：自动处理数据，以便后续更新和使用
  • 仔细想清楚将如何表示时间：人们更关注于未来时间会是什么样的
  • 决定什么时候才是足够好：早发布、常发布
  • 以记者的方式处理问题：创建可视化的人是故事叙述者–提示现实，理清混乱的复杂性，形成一个完整的画面
  1. 相似度展示：鸟瞰图
  • 定义相似度是一个关键
  • 单个聚类内的相似度和多个聚类之间的相似度都可以帮助理解信息
  • 通常用于探索性技术分析

优点：稳定、全局、可扩展

缺点：不支持精确比较

  1. 社交网络可视化

总体概览为先，缩放和过滤资产，最后按需提供细节

  1. 历史流：维基百科

  2. 并行集

并形集其实是树形结构，需要数据模型的支撑才能够实现自动绘制

  1. X by Y的设计：信息美学探索

力求找到一种基于特定数据集的信息感性化展现方式

  1. 通过矩阵运算处理大规模数据

  2. 构建美丽可视化的挑战和机遇在于在数据真理和研发表达中找到一种平衡

对称：变换不变性

科学和艺术结合：共同设计、分析和创造

  • 艺术负责推测、生成和转换
  • 科学负责模型/理论的构建和验证
  1. 探索和展现的区别
  持续监控(Continuous Monitoring,CM) NSM
特征 存在意想不到的数据；可能存在脏数据；数据观察者控制如何交互 展示者对数据非常了解；数据已被清洗过；观看者是被动的
目标/过程 可以一次性分析多个维度；多次改变映射关系；寻找趋势和漏洞 为了推出某个观点，只展示较少的维度；清晰地逐个说明维度；突出关键点；把各点组织起来，说明趋势和运动

参考

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