概述

数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。随着大数据,机器学习,EDA的发展,数据可视化变得越来越重要。在大量的数据面前,传统方法也无能为力,使用可视化的方法可以快速直观地分析/展示数据。

为什么要可视化数据?

  1. Discovery:用于探索、观察数据,将数据转换为知识。通过视觉展示,能够给人们一些新的观察视角,以便思考、发现这些数据所包含的知识。
  2. Understanding:通过可视化,可能会发现一些传统统计学方法/数理知识无法发现的模式/规律/关联,使得研究人员更好地使用这些数据。
  3. Informed decisions:快速、准确地将数据所包含的信息传递给读者,在损失一些细节的同时,在几秒钟的时间内将信息传递出去。

引用宫一鸣说的:

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《Data-Driven Security: Analysis.Visualization and Dashboards》一书描述了通过了解人类视觉信息系统的运作,来帮助我们创造出优秀数据可视化:视觉信息通过眼睛,从光转化成电信号,这些信息经过视觉记忆(visual memory)的若干阶段,每个阶段都有特定的强度、限制以及功能。在我们能够意识到这些信息之前,大脑会快速地扫描视觉区域,这就是前注意处理(preattentive processing)。最后,大脑会让眼睛进行一系列的**扫视运动(saccadic movement),**我们会聚焦在不同的特征上面,来帮助大脑建立视觉画面。

视觉记忆

前注意处理

平时我们在记笔记,画脑图的时候就不知不觉的运用了前注意处理的特点了,即画重点,分类标记等等。前注意处理可以很好地智能分组和聚集重要信息,通过强化部分视觉属性,可以轻松做的这一点,如:

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扫视运动

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