数据可视化的一些基本概念

今天药忘吃喽~ 2023-10-04 11:59 14阅读 0赞

**数据可视化：**  
**1：基本的可视化图表分别应用了哪些视觉通道？**  
定量型：位置、长度、深度、颜色亮度、饱和度、面积、体积、曲率等。  
定性型：空间区域、颜色色调、运动动作、几何形状等。

基本图标包含的视觉通道：  
柱形图：应用的视觉通道有位置、柱子的高度  
堆叠柱状图：应用的视觉通道有高度、面积  
折线图：应用的视觉通道有方向  
饼图；应用的视觉通道有角度、颜色色调  
走势图：应用的视觉通道有颜色、方向  
散点图；应用的视觉通道有位置、颜色、尺寸

**2:可视化编码的时候需要注意哪些问题？**

1.  精准性：描述了人们从可视化中获取信息结果和原始数据的吻合程度，位置的视觉通道精准性最高 不适用亮度这种
2.  可辨认性：在给定范围内，选择合适数目的不同取值，使得人们能够轻易地区分这些不同的数值 不使用宽度
3.  可分离性：在表达数据的时候，不同视觉通道之间的干扰问题 尺寸影响大
4.  视觉突出：人们可以依靠本能的感知能力，在很短时间内发掘和其他所有对象都不相同的对象。 优先用颜色

**3:除了标记和颜色外，还有哪些帮助提升表现力和有效性的方法？**  
提升表现力和有效性：标记、颜色、聚焦、均衡、简单、隐喻等

聚焦：通过恰当的技术手段就将可视化结果中的最重要的部分重点突出。

均衡：空间布局要合理，将重要的元素位于中心区域，其余元素均衡分布。

简单：元素尽量简单，避免画面过于复杂。

隐喻：尽量用人们所熟悉的某样事物去表达信息，从而使得可视化内容更加直观、易懂。

**数据：**  
**1：什么是大数据“垃圾进，垃圾出”？请简要说明为什么存在脏数据，以及这些脏数据对数据分析的影响。**  
这句话的意思是：用胡乱选择的垃圾数据作样本，产生的研究结果自然也没有任何意义。 由于海量的数据在未清理和筛选前拥有所谓的海量这一特点，这就注定了其中的数据有极大一部分并非我们所需要的，因此大部分内容都是无效内容，因此有了这句话，也有了所谓的脏数据。这些脏数据会使得数据分析结果产生误差，甚至是无效的数据分析结果  
**2：把统计结果用可视化呈现出来的意义是什么？**  
可视化数据分析是提供了更简单直观的方法得到一些规律，这些规律还是要由人来理解判断并得到进一步有用的结论，人们通过异常点或者规律来判断数据呈现的结论，对于不同数据之间展示的关系也是需要人为去选择的。 统计结果用可视化呈现出来能更直观深入了解数据的价值，更容易分析数据所隐藏的人眼不易发现的问题 数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。而在数据分析的实践中，常常需要人的参与，例如银行交易的异常分析，我们不能把所有转账数额巨大的交易都定义为异常。可视化数据分析需要模型，数据，领域专家三者之间的交互，实现人机互补。