数据可视化系统(更新美学原则版)
数据可视化中的设计原则与案例研究
数据可视化中的设计原则与案例研究数据可视化是将数据转化为易于理解和分析的图表、图形或图像的过程。
通过数据可视化，我们可以更直观地探索和解释数据，从而支持决策制定和问题解决。
然而，设计一个有效的数据可视化并不是一件容易的事情，需要遵循一些设计原则和最佳实践。
本文将介绍几个常用的数据可视化设计原则，并通过案例研究加以说明。
1. 简洁性和清晰性数据可视化应该尽量简洁明了，避免过度设计和繁杂的图形元素。
在设计过程中，应该考虑到用户可能对数据的初始理解程度，尽量用简单直接的方式呈现数据，让用户能够迅速获取信息。
例如，可以使用清晰的标签和简单的图表类型，如条形图、折线图等。
一个很好的案例是罗斯林教授的动态死亡地图。
这个地图展示了19世纪以来的全球疾病和死亡情况。
通过一系列简单的颜色编码和动态过渡，用户可以很容易地看到不同地区的死亡率和疾病模式。
这个设计简洁明了，非常直观地传达了复杂的数据信息。
2. 一致性和合理性数据可视化中应保持一致性和合理性，使得整个图表或图形的结构和风格保持统一，避免混乱和不一致的情况出现。
这有助于用户更容易理解数据并得出正确的结论。
在设计过程中，应选择一种统一的颜色和字体风格，并确保图表的比例和比例尺是准确的。
Google Analytics是一个常用的网站分析工具，它显示了许多图表和图形来帮助用户理解网站数据。
在Google Analytics 中，图表的颜色和风格都是统一的，用户可以轻松对比各种关键指标，如访问量、转化率等，从而更好地理解数据。
3. 避免歧义和误导数据可视化应尽量避免产生歧义和误导，应准确地呈现数据，而不是歪曲或操纵数据。
图标、图形和图像应具有清晰的标题和标签，以帮助用户正确解读数据。
此外，应避免使用不必要或易误导的图形元素，如3D效果和阴影效果。
一个反面案例是纽约时报的一篇文章报道了2019年美国经济数据。
文章中使用了一个以婴儿作为表征的3D柱状图，试图比较各州的经济增长率。
数据可视化概述
2017数据可视化概览及其应用计算机1406班宋世波20143753数据可视化概述•Data visualization overview可视化（Visualization ）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
将海量数据进行抽取、度量、分析进行高效展现，为及时掌握全局动向和应对突发事件提供有效保障。
利用多维交互式报表、三维图形、大屏投影等高新技术，通过多维视角观察数据形态，显著提升对信息的认知。
通过制定可视化标准体系，实现可视化展现规范统一从大屏投影到普通PC 桌面、Web网再到移动终端，接收信息不受时间、空间限制。
明确问题清晰的问题可以有助于避免数据可视化的一个常见毛病：把不相干的事物放在一起比较。
假设我们有这样一个数据集(见表1)，其中包含一个机构的作者总数、出版物总数、引用总数和它们特定一年的增长率。
图1是一个糟糕的可视化案例，所有的变量都被包含在一张表格中。
在同一张图中绘制出不同类型的多个变量，通常不是个好主意。
注意力分散的读者会被诱导着去比较不相干的变量。
比如，观察出所有机构的作者总数都少于出版物总数，这没有任何意义，又或者发现Athena University、Bravo University、Delta Institution三个研究机构的出版物总数依次增长，也没有意义。
拥挤的图表难以阅读、难以处理。
在有多个Y轴时就是如此，哪个变量对应哪个轴通常不清晰。
简而言之，槽糕的可视化项目并不澄清事实而是引人困惑。
从基本的可视化着手确定可视化项目的目标后，下一步是建立一个基本的图形。
它可能是饼图、线图、流程图、散点图、表面图、地图、网络图等等，取决于手头的数据是什么样子。
在明确图表该传达的核心信息时，需要明确以下几件事：我们试图绘制什么变量?X轴和轴代表什么?数据点的大小有什么含义吗?颜色有什么含义吗?我们试图确定与时间有关趋势，还是变量之间的关系?选择正确的图表类型数据的规范化(如本例中的相对活跃指数)是一个很常见也很有效的数据转换方法，但需要基于帮助读者得出正确结论的目的使用。
《第10课数据可视化》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据可视化》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次《数据可视化》课程作业旨在使学生能够理解数据可视化的基本概念和作用，掌握基础的数据分析技能和常用的可视化图表制作技巧。
通过作业的实践操作，增强学生利用数据可视化技术进行问题分析和展示的能力。
二、作业内容本次作业将围绕“数据可视化的认识与实践”展开，主要内容如下：1. 理论学习：学生需通过课堂讲解和自学，了解数据可视化的定义、目的、常用图表类型及其适用场景。
2. 案例分析：学生需分析至少一个典型的数据可视化案例，理解其设计思路和实现过程，并总结其优缺点。
3. 实践操作：学生需使用所学知识，选择一组实际数据（如班级成绩、学校图书借阅量等），制作一份数据可视化报告。
报告中应包含数据的收集、处理、分析和可视化全过程。
4. 图表制作：学生需至少制作两种不同类型的数据可视化图表（如柱状图、折线图、饼图或散点图等），并运用美学原则对图表进行美化。
三、作业要求本次作业的实践性和操作性较强，学生需认真对待，确保完成质量。
具体要求如下：1. 理论学习部分：需有完整的笔记记录和自学心得。
2. 案例分析部分：需提供案例来源链接或详细描述，并附有个人分析和总结。
3. 实践操作部分：需有明确的选题和详细的数据收集处理过程记录，制作出的数据可视化报告要主题明确、内容丰富、图表美观。
4. 图表制作部分：应注重图表的可读性和美观性，遵循数据驱动设计原则，合理使用颜色、字体等元素。
四、作业评价本次作业的评价将根据以下标准进行：1. 理论学习与笔记的完整性及深度。
2. 案例分析的准确性和个人见解的独到性。
3. 实践操作的选题与报告的完成度及质量。
4. 图表的制作水平与美观程度。
五、作业反馈1. 教师将对学生的作业进行批改，指出优点和不足，并给出改进建议。
2. 学生需根据教师的反馈，对作业进行修改和完善。
3. 作业成绩将作为平时成绩的一部分，计入期末总评。
通过本次作业的设计与实施，期望学生能够更加深入地理解和掌握数据可视化的基本知识和技能，为后续的学习打下坚实的基础。
数据可视化系统
数据可视化系统1. 简介数据可视化系统是指通过图表、图形和绘图等方式将数据以直观的形式呈现出来的系统。
它帮助用户更好地理解和解读大量的数据，并从中发现关联性、趋势和模式。
数据可视化系统可以应用于商业、科学、医疗等领域，为决策者提供有意义的信息，帮助他们做出准确的决策。
2. 数据可视化系统的优势数据可视化系统具有许多优势，包括：•交互性: 数据可视化系统可以提供交互性，允许用户进行数据探索和分析。
用户可以根据自己的需求轻松切换数据视图、过滤数据和进行数据操作，以获得更准确的信息。
•简洁清晰: 数据可视化系统通过图表、图形和绘图等方式将复杂的数据转化为直观的形式，使数据更易于理解和解释。
•实时更新: 数据可视化系统可以与后台数据源实时连接，实时更新数据。
用户可以随时了解最新的数据情况，快速作出决策。
•多样化的图表类型: 数据可视化系统提供多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，用户可以根据不同的数据类型选择合适的图表类型进行数据展示和分析。
3. 数据可视化系统的组成一个完整的数据可视化系统通常由以下几个组件组成：•数据源: 数据源是数据可视化系统的核心，它负责获取和存储数据。
数据源可以是数据库、文件、API接口等。
数据源应该能够实时更新数据，以保证数据的准确性和实时性。
•数据处理: 数据处理是指对源数据进行清洗、整理和转换的过程。
数据处理可以包括数据清洗、数据加工、数据建模等。
清洗后的数据有助于更好地呈现和分析。
•可视化工具: 可视化工具是数据可视化系统的前端，它负责将数据根据用户需求以图表、图形等形式展示出来。
常见的可视化工具有Tableau、D3.js等。
•用户界面: 用户界面是数据可视化系统的展示界面，通过用户界面用户可以对数据进行操作、探索和分析。
用户界面应该友好易用，能够满足用户的需求，并提供交互性。
•分析和决策: 数据可视化系统的最终目标是帮助用户进行分析和决策。
通过数据可视化系统，用户可以从海量的数据中发现关联性、趋势和模式，为决策提供有力支持。
数据可视化 课程大纲
数据可视化课程大纲一、引言1.1 课程背景1.2 课程目标二、基础知识介绍2.1 数据可视化概述- 数据可视化的定义- 数据可视化的重要性和应用领域2.2 数据可视化的原理- 视觉感知原理- 数据分类与属性- 数据可视化工具介绍三、数据预处理技术3.1 数据清洗与整合- 数据缺失值处理- 数据异常值处理- 数据重复值处理3.2 数据转换与规范化- 数据类型转换- 数据标准化与归一化- 数据离散化与连续化四、可视化图表设计与应用4.1 基本图表设计原则- 数据类型与图表选择- 视觉编码与映射- 图表的布局与美观4.2 常用可视化图表- 条形图、折线图、散点图 - 饼图、雷达图、箱线图 - 地图、热力图、网络图五、交互式可视化与可视分析5.1 可视化交互技术- 缩放、平移与旋转- 高级交互功能设计- 应用案例介绍5.2 可视分析与可视化工具- 数据探索与发现- 可视化故事讲解- 可视化报告与展示六、数据可视化的实践应用6.1 现实世界的数据可视化案例分析 - 商业分析与数据报表- 社交媒体分析与舆情监测- 医疗与生命科学数据可视化6.2 数据可视化项目实训- 实践项目的设计与开发- 数据分析与可视化实现- 最佳实践与案例分享七、课程评估与总结7.1 期中考试7.2 课程作业与实验报告7.3 课程总结与展望八、参考资料- 数据可视化教材- 学术论文及研究报告- 数据可视化工具手册备注：以上为数据可视化课程大纲的简要框架，具体内容和章节可根据课程设置和教学需求进行调整。
详细的课程安排和具体授课内容将在课程开始前发布给学生。
祝您学业有成，顺利完成任务！。
数据可视化标准
数据可视化标准数据可视化是一种将大量数据转化为视觉形式的过程，以便更直观地理解、分析和决策。
数据可视化标准是指一系列规范和准则，用于指导和管理数据可视化实践，以确保其质量和有效性。
以下是对数据可视化标准的详细介绍：一、明确目标与需求在进行数据可视化之前，需要明确目标和需求。
数据可视化目标通常包括：传达信息、揭示趋势、发现关联、检测异常等。
同时，还需要考虑数据可视化使用的场景、受众和数据类型等因素。
二、选择合适的图表类型数据可视化图表类型多种多样，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、热力图等。
选择合适的图表类型对于有效地传达信息和展示数据至关重要。
需要根据数据类型、展示需求和受众理解能力等因素来选择合适的图表类型。
三、设计可视化元素设计可视化元素包括图形设计、颜色与字体选择、标签与标注设置等。
这些元素直接影响到可视化的易读性和可理解性。
设计时应遵循简洁明了、易于理解、突出重点等原则。
四、保证数据准确性数据可视化应准确地反映原始数据。
在制作过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免出现误导和误解。
同时，对于异常值和缺失值等特殊情况，需要进行适当处理和说明。
五、考虑交互性数据可视化不仅需要静态展示数据，还需要考虑用户与数据的交互方式。
通过添加交互元素，如鼠标悬停提示、点击链接等，可以提高用户体验和参与度。
六、可读性与可访问性可读性是指文本和图形的易读程度，而可访问性则是指适应不同设备和浏览器的能力。
为了确保可视化的可读性和可访问性，需要使用易于阅读的字体和字号、避免使用过于花哨的颜色和布局等技巧。
同时，还需要确保可视化在不同设备和浏览器上正确显示。
七、保持一致性在多个图表或屏幕之间保持一致性可以提高用户体验和理解度。
例如，使用相同的颜色表示相同的类别、保持相似的布局等。
八、提供注释和解释为了帮助用户更好地理解和使用可视化数据，需要提供必要的注释和解释。
这可以包括对图表元素的说明、背景信息和其他相关信息。
用户数据管理知识：数据可视化与报表设计
用户数据管理知识：数据可视化与报表设计数据可视化与报表设计是数据管理中非常重要的一环。
随着数据量的不断增加和数据分析需求的不断增加，如何正确地呈现数据成为了数据管理的一项重要任务。
本文将着重介绍数据可视化和报表设计的概念、原则和方法，并且阐述如何使用数据可视化和报表来提升决策和管理的效率。
一、数据可视化概念与原则数据可视化（Data Visualization）是将数据展现成图表、图形的形式，以便于人们对数据的理解和分析。
数据可视化是数据分析中非常重要的一步，因为数据在没有经过可视化处理之前，很难让人们快速、准确地理解其中隐藏的信息和规律。
因此，数据可视化的原则和方法也成为了现代数据管理中非常重要的一部分。
数据可视化的原则包括以下几点：1、重视数据准确性。
数据可视化的目的就是让数据更好地为人们所理解和使用，因此，数据的可视化要保证数据的准确性和完整性，在数据设计和展示过程中，任何误差和缺失都需要被避免和纠正。
2、明确数据展示的目的。
数据可视化呈现的不仅仅是数据，还包含着信息、策略和思想。
因此，数据可视化的目的应该清晰明确，并且和数据分析过程中的业务目标相一致，以确保数据可视化能够服务于业务目标的实现。
3、要有逻辑性。
数据可视化的布局和设计应该符合逻辑思维，数据展示应该有一个清晰的起点和终点，并且数据呈现的方式应该符合人们的思考方式，以确保数据展现的效果和效率。
4、着重设计可读性和易用性。
数据可视化不仅仅是为了让人们看得明白，更重要的是让人们看得顺畅和舒适。
因此，数据可视化的设计应该注重可读性和易用性，避免过分复杂和过分简单，在保证数据准确性的同时，满足用户的需求和习惯。
二、数据报表设计的概念与方法数据报表设计（Data Report Design）是指将数据分析的结果通过报表的方式呈现，以便于业务决策者获得准确、有效和高效的信息支持。
与数据可视化相比，数据报表设计更侧重于表格、文本和图形的组合，将大量的数据和信息压缩成一个报表呈现出来，以达到传递和表达信息的目的。
《数据可视化技术》课程标准
《数据可视化技术》课程标准1.课程说明《数据可视化技术》课程标准课程编码〔38429〕承担单位〔计算机信息学院〕制定〔〕制定日期〔2022年11月16日〕审核〔专业指导委员会〕审核日期〔2022年11月20日〕批准〔二级学院（部）院长〕批准日期〔2022年11月28日〕（1）课程性质：《数据可视化技术》大数据技术与应用专业的专业必修课，它是针对信息化工作中面临的在B/S应用框架下，基于Html5、CSS、JavaScript等Web前端设计技术去实现应用数据的展示任务而开发设计的课程。
同时，大数据技术与应用专业软件开发岗位能力培养课程的基础，可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。
（2）课程任务：本课程以JavaScript语言为主，以Web页面上数据可视化技术相关的知识的掌握为学习任务，以Web页面可视化技术典型任务为实现为能力培养抓手，通过理实一体化的学习途径，帮助学生快速掌握Web页面前端数据可视化应用技术。
（3）课程衔接：《数据可视化技术》的先修课程为《JAVA程序设计》、《HTML网页设计》和《网络数据库》，上述内容建议作为前续课程开设，可为学生奠定必要的知识和能力基础，以便有效学习本课程内容。
《数据可视化技术》课程的学习可为.Net和Java开发方向Web开发技术课程提供必要的支撑。
2.学习目标通过本门课程的学习，首先，使学生知道数据可视化技术的概念，了解可视化的难点和意义，知道可视化技术的新特性、主要的数据可视化软件以及数据属性与视觉编码。
知道数据可视化的基本工具以及如何设计数据的可视化。
（1）知识目标知道《数据可视化技术》这门课程的性质、地位和作用以及数据可视化的工具和意义；理解数据可视化设计的基本原则；理解并掌握D3.js复杂数据类型可视化；掌握Tableau安装、基础以及Tableau 可视化数据分析。
（2）能力目标力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握数据可视据化技术的内容体系，培养学生自学能力以及获取计算机新知识、新技术的能力，使学生能够在实际工作中、后续学科的学习能灵活、自如地应用数据可视化技术。
数据可视化设计的基本要求
数据可视化设计的基本要求可视化设计的美学原则（1）构图。
构图强调可视化设计的全局考量，这里的“全局”不仅包括空间上的全局，还包括时间上的全局。
可视化设计的全局构图讲究“稳定”。
在空间方面，不同部分的元素差异性（包括色彩、色调、字体、样式风格等）不要差异太大；在时间方面，如果有界面切换或者是动画展示的需求，也应该尽可能地保证时间前后的不同展示内容的差异性尽可能地小，主题、风格、色彩要尽可能地连续、渐变，不让观察者有过于剧烈的波动体验。
（2）布局。
布局强调可视化设计的元素与元素之间的排列、组合考量。
可视化图表的布局应该尽量有序，不要过于紧凑或宽松，尽可能地以容易理解信息的角度去安排布局。
（3）色彩。
在数据可视化设计中，优秀的配色方案可以极大发挥可视化图表的表达效果，并充分调动观察者的情绪。
配色方案的选择，也可以依据色彩心理学的理论。
可视化设计的高效原则（1）主次得当。
可视化图表可以展示非常丰富的数据内容，在展示这些内容的时候，一定要根据展示的目的和业务的需求，区分出哪些内容是重点，哪些内容是次重点，哪些内容是非重点。
越是重点要展示的图表，就越要在尺寸、样式、色彩等表现形式上有所照顾或倾斜。
（2）信息密度要得当。
可视化图表并非展示的内容越多越好，而是要以适当的信息密度将最有效的信息展示出来。
如果在一屏的界面中无法以合理的信息密度展示所需要的全部信息，则可以借助动画、滚屏、可视化交互等方式动态调取感兴趣的信息进行展示，而不应该仅通过简单的堆叠图表的方式“为了展示而展示”。
（3）注重图表之间的关系。
界面中的图表与组件布局对可视化可以表达的信息效率是非常重要的。
一般可以采用格式塔原则对图表之间的关系进行处理。
（4）高效隐喻。
在可视化图表中加入一些隐喻技巧，可以做到锦上添花的效果。
可视化交互的一些准则（1）准则一：尽可能不使用文本输入；（2）准则二：通过组件设置交互约束；（3）准则三：交互流程尽可能直观、精简。
数据可视化PPT第1章 数据可视化基础
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
3．知识 知识（Knowledge）具有系统性、规律性和可预测性。数据和 信息处理后将会得到知识。而知识是比数据和信息更加高级的抽象 概念。 数据、信息与知识的关系如图1-3所示。知识具有系统性、规律 性和可预测性。例如，通过观测记录行星出现位置和出现时间，对 数据进行分析、挖掘，计算得到星球运动的规律，这称之为信息。 针对信息进行总结和提炼，得到开普勒三定律，知识由此产生。知 识使人们更加清晰地了解世界和生活，通过知识不断改变周围的世 界——而所有一切的基础就是数据。 从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于大数 据的学习与展现。从数据到信息，通过不同的技术处理，可能会得 到不同的信息。而从信息到知识，则直接导致了后期的数据的应用 场景和使用价值。
第1章
数据可视化基础
随着数据革命的到来，全社会无时无 刻不在产生着大量的数据。从数据中发现 价值，提炼知识，再以合适的方式将其展 现为让人一目了然、眼前一亮的可视化作 品是体现数据价值的完整过程。优秀的数 据可视化作品能够彰显数据的潜在性，规 律性，价值性，帮助我们理解数据背后的 意义。
学习目标
理解数据的概念 掌握数据、信息、知识的区别与联系 了解不同可视化形式对数据的展现优势 理解可视化的基本原则
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
2．信息 信息（Information）是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。信息是对事 物的描述，它比数据更加抽象。 （1）数据与信息的区别： 数据是信息和数据冗余之和，数据=信息+数据冗余。冗余有两层含义，第一层含义是指多余不需 要的部分，第二层含义是指人为增加重复的部分，其目的是用来对原本的内容实现备份，以达到增强其 安全性，这在信息通信系统当中有着较为广泛的应用。数据是数据采集时得到的，信息是从采集的数据 中获取的有用信息。由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。 （2）数据与信息的联系： 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经 过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
《数据可视化课程大纲》
课程标准【课程名称】数据可视化【课程代码】【适合专业】公共选修课【计划学时】32【课程负责人】【参与编审人】（校内）（校外）信息系（部）大数据教研室制订（修订）二0二一年十二月《数据可视化》课程标准一、课程基本信息二、课程定位《数据可视化》课程是面向全校学生的一门公共选修课。
本课程包括16学时的理论教学和16学时的实践教学，在校内完成。
《数据可视化》课程是一门理论性和实践性都很强的课程。
本课程本着“技能培养为主、理论够用为度”的原则，培养面向企业数据提供可视化服务的高等应用型技术人才。
本课程主要学习可视化的基本知识和技能。
以培养职业能力为重点，针对企业数据可视化岗位人才需求组织教学内容，按照工作过程设计教学环节，通过学习情境设计与工作任务的训练，培养学生可视化工具的使用和可视化理论的理解，为岗位需求提供职业能力，为培养数据可视化技术中高技能人才提供保障。
三、课程目标（一）总体目标《数据可视化》以学生能够熟练使用Echarts，增强学生的实际操作能力，要求学生理解数据可视化工具之间的相通性，形成解决实际应用问题的方法能力，为以后的就业方向提供一个平台。
（二）具体目标1.知识目标1）对数据可视化有比较深入的了解;2）熟悉使用Echarts进行数据展示;3）对Windows、js图形、HTML/CSS/JS等操作系统和编程技术有一定了解，或熟悉数据可视化基础知识;4）具有一定的计算机应用基础技术，熟悉各种计算机操作系统，了解数据可视化工具;5）能用可视化技术解决简单实际问题的程序，并能完成简单程序的测试。
2能力目标1）有较强的分析解决问题的能力，对新兴的数据可视化技术有较高的敏锐性；2）对新数据可视化工具有主动自学能力和较强的动手操作能力；3）培养学生利用大数据基础知识使用数据可视化工具，完成数据可视化和一定的数据处理。
3.素质目标1）具有良好的团队意识，优秀的合作、协调、沟通能力；2）性格开朗外向，善于和工作伙伴和睦相处；3）有强烈责任心，肯吃苦耐劳，办事麻利，做事认真仔细、负责；4）责任心强、认真度高、吃苦耐劳；5）为人诚实，工作勤奋。
《数据可视化技术》课程设计
数据可视化技术课程设计引言数据可视化是一种通过图形化和图像化展示数据的方法，可以帮助人们更好地理解和分析数据。
随着数据量的不断增加和复杂程度的提高，数据可视化技术变得越来越重要。
本文主要介绍了《数据可视化技术》课程设计的内容和目标。
目标本课程设计的目标是通过理论与实践相结合的方式帮助学生掌握数据可视化的基础知识和技术，培养学生的数据分析能力和数据可视化设计能力。
课程大纲1.数据可视化概述–数据可视化的定义和基本原理–数据可视化在不同领域的应用–数据可视化的发展趋势2.数据可视化工具和技术–数据可视化的工具和软件–数据可视化的编程库和平台–常用的数据可视化图表和图形3.数据可视化设计原则–数据可视化设计的目标和原则–数据可视化的颜色和布局设计–数据可视化的交互设计4.数据可视化案例分析–分析和评估不同领域的数据可视化案例–探讨数据可视化案例的优点和不足5.课程实践项目–学生根据所学知识和技术完成一个数据可视化项目–项目可以是学生自己感兴趣的主题，也可以是老师提供的实际情境课程要求1.学生需要具备一定的数据分析和编程基础，熟悉数据处理和可视化工具。
2.学生需要参与课堂讨论和互动，积极提问和回答问题。
3.学生需要按时完成课程作业和实践项目，主动与老师和同学交流和分享。
评价标准1.课堂表现（30%）：包括课堂参与度、问题回答和讨论质量等。
2.作业和实践项目（50%）：包括作业完成情况和实践项目的设计和展示。
3.考试（20%）：对学生对于课程内容的理解和掌握程度进行考察。
实施计划本课程设计为一个学期的课程，每周2学时，共计16周。
具体的课程安排如下：Week主题内容1引言课程介绍和目标2数据可视化概述概念和原理3数据可视化工具工具和软件介绍4数据可视化技术编程库和平台5数据可视化图表基本图表和图形6数据可视化设计原则和技巧7数据可视化案例分析和评估案例8实践项目项目讨论和开始9实践项目项目进行中10实践项目项目展示和评审11-15实践项目项目完善和总结16课程总结课程回顾和总结结论通过《数据可视化技术》课程设计，学生可以系统地学习数据可视化的基本理论和技术，并通过实践项目提高自己的数据分析和可视化设计能力。
数据可视化设计的十个原则
数据可视化设计的十个原则数据可视化是一种将数据转换为图形形式的过程，通过图表、图像等方式，使数据更加直观、易于理解和分析。
在进行数据可视化设计时，需要遵循一些原则，以确保设计的效果最佳，以下是数据可视化设计的十个原则：1. 简洁性：数据可视化设计应该简洁明了，避免过多的装饰和冗余信息，使人眼能够快速捕捉到重要的数据和模式。
通过去除无关信息，就可以让数据的关键点更加突出。
2. 一致性：数据可视化设计应该保持一致性，使得观看者能够快速理解并熟悉图表或图像的使用规则。
统一的颜色、字体、标注和图表类型等元素可以帮助观看者更好地解读可视化数据。
3. 高度可读性：数据可视化设计应该具有良好的可读性，以确保数据信息能够被准确地传达给观看者。
选择合适的字号、字体和颜色对比度，以及清晰的标注和标题，都可以提高可读性。
4. 饼图的使用：饼图适合用来表示不同部分占整体的比例关系，但在使用时要注意不要包含过多的部分，不要过于复杂。
同时，要确保各个部分的大小能够清晰地被观看者以比例来理解。
5. 柱状图的使用：柱状图适合用来比较不同类别的数据之间的关系。
合理调整柱子的宽度和间距，使得柱状图能够清晰地显示每个类别的数值，同时避免让柱状图显得过于拥挤。
6. 散点图的使用：散点图适合用来显示数据的分布情况和相关性。
通过合理调整点的大小、颜色和标记形状等，可以让观看者更好地理解数据之间的关系。
7. 折线图的使用：折线图适合用来显示数据的趋势和变化。
合理选择网格线的间距和标注的位置，可以更好地展示数据的走向和高低点。
8. 地理地图的使用：地理地图适合用来显示地理位置相关的数据。
通过合理使用颜色、图例和标注，可以使观看者更好地理解不同地区之间的差异和相关性。
9. 时间轴的使用：时间轴适合用来显示数据的时间变化。
通过合理设置时间轴的间隔和标注，可以帮助观看者更好地理解数据的演变和趋势。
10. 交互性：数据可视化设计应该具有一定的交互性，使观看者能够根据自己的需求进行数据的探索和分析。
数据可视化中的交互设计原则
数据可视化中的交互设计原则数据可视化是将数据以图表、图形等形式呈现出来，以便更好地理解和分析数据的过程。
而交互设计则是指通过用户与系统之间的交互来实现用户需求的设计过程。
在数据可视化中，交互设计起着至关重要的作用，它能够提供更好的用户体验，使用户能够更加灵活地探索和理解数据。
本文将探讨数据可视化中的交互设计原则。
一、简洁明了在数据可视化中，交互设计应该力求简洁明了，避免过多的信息和功能的堆砌。
用户在面对大量数据时，过多的信息和功能会让用户感到困惑和压力，降低用户的使用体验。
因此，设计师应该根据用户的需求，精简界面，突出重点信息，提供清晰的导航和操作方式，让用户能够迅速找到所需的信息。
二、可视化互动交互设计的目的是为了让用户更好地理解和分析数据，因此在数据可视化中，互动性是至关重要的。
通过交互设计，用户可以与数据进行实时的互动，探索数据的不同维度和关联关系。
例如，用户可以通过鼠标点击、滚动、拖拽等方式来选择和筛选数据，改变图表的视角和参数，实现对数据的动态展示和分析。
这种互动性不仅能够提高用户的参与感和兴趣，还能够帮助用户更好地理解数据背后的故事。
三、可自定义性在数据可视化中，用户的需求往往是多样化的，因此交互设计应该具有一定的可自定义性。
设计师应该提供一些自定义选项，让用户根据自己的需求来调整图表的显示方式、颜色、标签等，以便更好地满足用户的个性化需求。
同时，设计师还可以提供一些可定制的交互功能，让用户可以根据自己的喜好来选择和操作数据，提高用户的使用体验。
四、反馈机制在交互设计中，反馈机制是非常重要的一环。
用户在与系统进行交互时，需要得到及时的反馈，以便了解操作的结果和状态。
在数据可视化中，反馈机制可以通过动画、提示信息等方式来实现。
例如，在用户进行筛选操作时，系统可以通过动画的方式展示数据的变化，让用户能够直观地感受到操作的效果。
同时，系统还可以通过提示信息来告知用户操作的结果和状态，以便用户能够及时调整和修改操作。
信息可视化设计的原则
信息可视化设计的原则1.简化和聚焦：信息可视化设计要注重简化和聚焦，将复杂的数据和信息以简洁、清晰的方式呈现。
避免过多的视觉噪音和复杂的图表元素，只保留核心和重要的信息。
2.有效的信息呈现：信息可视化的设计要能够有效地呈现信息，以便用户能够快速理解和获取所需的信息。
需要选择合适的图表类型和图形元素，以尽可能直观和清晰的方式展示数据。
3.一致性和统一性：信息可视化设计要保持一致性和统一性，确保相似的信息和数据在不同的可视化中有相似的表现方式和视觉风格。
统一的设计可以降低用户认知负担，增强用户对信息的理解。
4.使用可读性强的字体和颜色：在信息可视化设计中要选择使用可读性强的字体和颜色。
合适的字体和字号可以提高文本的可读性，颜色的运用要遵循一定的对比度和配色原则，以确保信息易于辨认和理解。
5.合适的图表类型和可视化工具：信息可视化设计要根据所需的信息和数据的特点选择合适的图表类型和可视化工具。
不同的图表类型和工具有不同的表达能力和适用场景，正确选择可以更好地表达数据和信息。
6.强调思考和探索：信息可视化设计不仅要呈现已有的数据和信息，还要鼓励用户进行思考和探索。
设计要引导用户思考问题，提供交互和探索功能，以促进用户对数据的理解和洞察。
7.适应不同终端和设备：信息可视化设计要适应不同的终端和设备，以确保在不同的屏幕尺寸和分辨率下仍能够保持良好的可视化效果。
设计要考虑响应式设计原则，使得可视化在不同设备上都能够适应和优化。
8.提供交互和导航：信息可视化设计要提供交互和导航功能，以便用户能够更深入地探索数据和进行针对性的查询。
交互和导航可以提高用户参与度和数据的使用效果。
10.不断测试和优化：信息可视化设计是一个不断迭代和优化的过程，设计师需要不断测试和反馈，以改进设计并满足用户的需求。
通过用户反馈和测试结果，及时修正设计中的问题和不足，使得可视化能够更好地传达信息。
以上是信息可视化设计的一些常见原则，设计师在实践中可以结合具体的需求和场景进行合理的运用。
数据呈现的原则
数据呈现的原则
在数据可视化中，有一些基本的原则可以指导我们呈现数据，以确保信息的有效传达和理解。
以下是一些常见的数据呈现原则：
1.简洁性：保持图表、图形和表格的简洁性是数据呈现的基
本原则之一。
避免过多的标签、装饰和细节，尽量降低视觉噪音，以突出数据的核心信息。
2.清晰性：保证数据呈现的清晰性，使读者能够轻松地理解
图表或图形所传达的信息。
使用清晰的标签和标题，确保轴线、刻度线和图例的易读性。
3.一致性：在整个数据呈现中保持一致性是必不可少的。
统
一的颜色、字体和样式可以帮助读者建立起一种视觉模式，使
他们更容易理解和对比数据。
4.准确性：在数据呈现中务必保持准确性。
确保数据的来源
和处理过程是可信的，并避免误导性的图形设计或显示错误。
5.合适性：根据数据的特点和所要传达的信息，选择合适的
图标、图形或表格类型。
确保所选择的方式能够恰当地呈现数据，并帮助读者理解数据的含义。
6.故事化：数据呈现也可以讲述一个故事，从而更好地传递
信息。
通过合理的表达顺序和叙述方式，将数据结构化成一个
连贯的故事，使读者能够跟随并理解数据的背后故事。
7.强调重点：如果数据中存在特别重要的信息或趋势，应该采取适当的视觉手段来突出强调。
例如，使用不同的颜色、字体大小或线条粗细来突出关键数据。
8.互动性：在适当的情况下，可以通过添加交互元素来增加数据呈现的互动性。
例如，通过鼠标悬停效果显示具体数值，或者通过选择不同的筛选器查看特定数据子集。
数据可视化的创新方法与实践
数据可视化的创新方法与实践数据可视化作为一种数据呈现方式，能够将复杂的数据转化为直观、易于理解的视觉形式，帮助用户更好地分析和理解数据。
在当前大数据时代，数据可视化的应用越发广泛，各行业都越来越重视数据可视化的创新方法和实践。
本文将探讨数据可视化的创新方法以及一些实践案例，以期为读者提供一些有价值的思路和参考。
一、创新方法在数据可视化中，创新方法至关重要，它不仅能提升数据可视化的质量和效果，还可以为用户带来更好的用户体验。
下面将介绍几种常用的数据可视化创新方法。
1. 故事化可视化故事化可视化是将数据可视化与叙事结合起来，通过讲述一个生动的故事来传递数据。
这种方法能够吸引用户的注意力，提高用户对数据的理解和记忆。
例如，在报道一次自然灾害时，可以通过一系列的数据可视化图表展示灾害的发展过程和影响范围，从而更加深入地介绍此次灾害。
2. 交互式可视化交互式可视化是用户与数据可视化图表进行互动的方式，用户可以通过滑动、点击等操作来切换数据维度或者调整图表参数。
这种方法能够更好地满足用户的个性化需求，使用户能够更灵活地探索数据。
例如，在一个地图可视化应用中，用户可以通过点击不同的地区，查看该地区的相关数据。
3. 开放数据可视化开放数据可视化是指利用开放数据来进行可视化展示，借助于大量公开的数据集，能够更好地反映真实情况。
这种方法能够提高数据的可信度和可比性，并且可以激发用户的创造力。
例如，世界卫生组织可以将全球疾病数据以开放的方式提供给开发者，从而激发开发者创造出更多有关健康和疾病的可视化应用。
二、实践案例除了创新方法，数据可视化的实践案例也是我们可以借鉴和参考的重要资源。
下面将介绍几个具有代表性的数据可视化实践案例。
1. 疫情可视化在新冠疫情期间，世界各地都出现了大量的新冠病毒疫情可视化应用。
这些应用通过地图、曲线图、柱状图等形式，直观展示了疫情的发展趋势和影响范围，帮助公众更好地了解疫情动态。
其中，约翰斯·霍普金斯大学的全球新冠疫情地图成为了最受关注和广泛使用的疫情可视化工具之一。
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可视化设计的美学原则
色彩设计
最大化色调区分度
可视化设计的美学原则
色彩设计
相似但有区分度
可视化设计的美学原则
色彩设计
高亮重要内容
可视化设计的美学原则
色彩选择原则
使用有限的色调范围
控制低饱和度色彩中的色彩视觉突出（pop-out） 避免过多颜色交错导致的杂乱无章
使用中性背景色
交互技术-重配
为用户提供观察数据的不同视角 Dust & Magnet
交互技术-重配
Dust & Magnet
某dust与magnet越相关，更快地被这个 magnet吸引
• • • • Magnet的性质 Dust关于Magnet所规定的性质的值 Magnet的强度 Magnet所设置的相斥值
包括颜色、形状、符号等呈现出来的过程
数据可视化的意义
1
信息记录
2
支持对信息的推理和分析
3
信息传播与协同
数据可视化的意义
视物致知
1854年 伦敦布拉德街 鬼图帮助发现霍乱流行的原因
数据可视化分类
科学可视化
面向自然科学，如物理、化学、航天航空、生物 学等。对数据模型进行解释、操作，旨在寻找模式、特点和 关系。
交互技术-过滤
在信息过滤的过程中，将视觉编码和交互紧密迭代进行，
动态实时地更新过滤结果 动态查询
Home Finder 设置条件的控件
• Scented widgets
所有属性的过滤控件都不相关联
• Brushing Histograms
交互技术-过滤
交互技术-关联
显示与特定数据对象有关的隐藏对象，用户需要清楚数据
交互成本
可视化系统应当采用数据挖掘算法自动发
现用户可能会关心的数据或模式，并呈献 给用户，用户在这个基础上通过互动进行 更深入的挖掘 只提供必需进行交互的交互
交互场景变化
可视化场景的变化，需要依赖于用户的视
觉和感知记忆避免交互出错，通过可视化 将这些需要用户记忆的信息在系统中保存 并显示，以减轻用户的负担
信息可视化
处理抽象、非结构化数据，如文本、图表、地图、 复杂系统等。
可视分析学
以可视交互界面为基础，综合图形学、数据挖掘 和人机交互技术，将感知和认知能力以可视方式融入处理过 程，进行信息交流和知识提炼，完成分析推理和决策。
数据可视化系统
数据可视化系统流程
由Card, Mackinlay等人提出的信息可视化参考流程
=>用来计算初始位置
交互技术-导航
人眼可以观察到的区域及屏幕空间有限，可视化只能显
示从选定视点出发课件的局部数据，并通过改变视点的 位置观察其他部分的数据
缩放、平移、旋转是导航中（调整视点位置、控制视图
内容）的三个最基本手段
空间显示的对象过密时，无法仅通过缩放、平移、旋转
搜寻到目标 Link-Sliding Bring & Go
主题河流图示
Fidel Castro演讲访谈主题
横轴：时间 颜色：主题 宽度：主题词热度
实例之二：ThemeRiver
实例之二：ThemeRiver
4.数据预处理 中心点： ；处理后数据： 5.为满足约束条件，smooth，美观要求的改进。 基本方法：样条插值绘制图形。 改进：①增加约束条件： ② ：用 代替 ：用 代替 6.颜色 把主题词分成相关组，对每组涂上相似颜色。
交互技术-导航
交互技术-导航
Bring & Go
Link sliding不能解决在众多目标目的地中选取某一特定目的地 一旦选取某一点，将所有邻近点都显示在改点附近，当用户选 择某一邻近点后，视图将和Link sliding一样平滑地移动至目标 点 所有邻近点将按远近距离排列，最短的放在第一个，并按照这 个顺序从最靠近圆心的圆环开始放置，直到该层圆环被放置满
实例之二：ThemeRiver
不同的效果表现
缺陷：1.如果主题词热度相似，难以区分；
2.一张图反应的主题词数 目有限。
数据可视化分类
科学可视化
面向自然科学，如物理、化学、航天航空、生物 学等。对数据模型进行解释、操作，旨在寻找模式、特点和 关系。
信息可视化
处理抽象、非结构化数据，如文本、图表、地图、 复杂系统等。
控制对全局色彩的影响 最小化“同时对比” （simultaneous contrast）
可使用辅助软件（ColorBrewer等）来选择合适的
数据可视化系统
数据的表示与变换
预处理：数据清洗与精简、整合与集成 组织管理：数据库、数据仓库
数据的可视化呈现
核心算法、视觉编码（视觉呈现形式） 静态与动态、时间连续性等
用户交互
挑战：智能、使用于不同数据类型的、可支持用 户分
析决策的交互方法。
数据可视化系统
数据可视化系统设计 四个级联的层次
键词的重要性
实例之一：Wordle
Wordle:标签云衍化技术 在空间利用和美学欣赏方面有所提升
实例之一：Wordle实现
文本分析
1. 查找单词 Regex匹配字符串，生成单词列表。 2. 确定字体类型 由语系、字符确定，允许不同单
词使用不同字体。 3. 猜测语言并删除停用词 如the, it, to这些用户 不感兴趣的停用词，各个语言提供停用词列表， 文本中前50个词匹配最高的即为文本语言。 4. 给单词分配权重 词频即为权重，特殊情况下可 能采用词频对数。
陈列
即字符串在有限空间排列的问题 偏心标签
• 当用户接触到数据点之前标签不可见，接触到数据 点时，标签和数据点之间可视连接
交互技术-选择
偏心标签（Excentric Labeling）
标签过多 （1）显示区域内标签数 （2）展现区域内部分标签 non-crossing lines labeling vertically coherent labeling horizontally coherent labeling
常用可视化软件
Excel 有限的图形化功能 D3 D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样
式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等
常用可视化软件
PolyMaps
面向数据分析用户的地图可视化工具，在 地图处理方面有独到之处
常用可视化软件
SAS SAS系统可完成数据管理、报表、图形和统计功能 Gephi 社交图谱数据可视化分析工具 Processing 将命令行可视化，实现编程的网络图
数据可视化系统
算法设计 数据到可视化的直观映射
数据类型（维度、组织形式等）——视图选择 数据筛选——信息密度
美学因素
颜色、视觉突出、动画与过渡、可视化隐喻等
交互设计
界面、操作、分析和呈现
实例之一：Wordle
基于关键词的文本内容可视化 标签云（Tag Cloud）用颜色和字体映射关
“ Add your company slogan ”
数据可视化系统
2014.12.22
LOGO
报告提纲
1 2 3 4 5 数据可视化系统概念和意义 两个实例：Wordle&Themeriver 可视化交互准则与技术 常用可视化软件介绍 可视化设计的美学原则
什么是可视化
安斯库姆四重奏
四组统 计性质相同的数据， 由统计学家费朗西斯·安斯库姆 提出，用于强调作图的重要性。
实例之一：Wordle实现
布局
1. 加权单词转化为图形 构建了一种字体，其点的
大小由词频决定，生成Java2D图形。 2. 展现区域 检查单词边框，确定区域面积，调整 单词大小使得显示紧凑。 3. 放置 随机贪婪算法，每个单词分配到一个起始 位置，如果与已放置单词重叠，则更新位置，直 到不重叠。不同的放置策略。 4. 交叠测试 层次边界框确定是否交叠；冲突检测 的缓存和空间索引技术。
可视化设计的美学原则
色彩设计
·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
可视化设计的美学原则
色彩设计
色彩渐变表示顺序型数据
可视化设计的美学原则
色彩设计
不同色彩区分表类别型数据
可视化设计的美学原则
例：用不同色彩区分表类别型数据 Maps
交互延时
指从用户操作的发生到系统返回结果所经
过的时间，是决定交互有效性最重要的因 素之一
延时与交互操作的类型、用户体验主观感
受有密切关系
感知处理：旋转视图 立即反应：点击选中 基本任务：搜索
交互延时
解决方案
系统应该返回给用户某种视觉信息，确认操作 已经完成 当一个交互操作完成时间比用户预期的长，系 统将操作进程反馈给用户，或将这个交互操作 转变成对应的用户延时期望较大的另一类交互
战
• Ben Shneiderman提出：overview first, zoom and
大量数据的有效办法
filter, then detail-on-demand描述了通过交互探索
• 让用户更好地参与对数据的理解和分析
可视化交互
交互准则
交互延时 交互成本 交互场景变化
交互技术
时序性的文本内容可视化
主题河流ThemeRiver，经典的展现文本主 题演化的可视化方法，采用河流为可视编码，将主 题隐喻为时间上不断延续的河流。
目标：快速、容易发现有用信息。 优势：易于区分固有主题词和突然出现主题词；
方便观察主题词微妙变化。