第2章 数据可视化基础-数据可视化原理及应用-樊银亭-清华大学出版社
可视化原理
可视化原理
可视化是通过图形、图表等可视化工具将数据以可视化方式呈现的过程。
其原理主要包括以下几个方面。
1.数据编码：可视化的基本单位是数据，通过将数据编码为可视化图形中的不同属性，如位置、形状、颜色等，来准确地传达数据的含义和关系。
不同的数据类型可以使用不同的编码方式，例如使用长度编码表示数量，颜色编码表示类别等。
2.视觉映射：视觉映射是将数据编码映射到可视化属性上的过程。
通过选择合适的视觉映射规则，可以有效地传达数据的信息。
例如，使用颜色明暗来表示数据的大小，使用位置上下来表示数据的时间顺序等。
3.感知原则：可视化的目的是传达数据的信息，因此要符合人类感知的原理。
例如，使用适当的颜色对比度来区分不同的数据类别，使用直观易懂的图形形状来表示数据关系等。
遵循感知原则可以让用户更容易理解和分析数据。
4.交互性：可视化的一个重要特点是交互性，允许用户与可视化图形进行互动。
通过交互，用户可以根据自己的需求自由选择、过滤和探索数据。
常见的交互方式包括放大缩小、过滤筛选、排序等。
5.设计美学：除了传达数据信息外，好的可视化还应具备良好的设计美学。
通过合理的布局、颜色搭配、字体选择等，可以让可视化图形更加美观、易读、易理解。
综上所述，可视化的原理涵盖了数据编码、视觉映射、感知原则、交互性和设计美学等方面。
只有在合理运用这些原理的基础上，才能创建出具有良好效果和用户体验的可视化图形。
数据可视化手册
数据可视化手册第一章数据可视化计算统计和数据可视化这本书是计算统计和包含数据可视化领域的手册的第三册。
与指南手册相一致，它包含了对于当前读者所需要的各领域专家最新的概括理解技巧的章节。
数据可视化是一个应用和研究的活跃领域，并且是一个很好的时机去集合在一起的通用知识概要。
平面显示器是一个非常有效的交流信息的钥匙，也可以说对于信息交流不是很有效，造成这种状况的两个重要原因是，图形可以不经过任何思考和图形设计可以点击几下鼠标就被制造出来，这点是没有被注意到的。
一些人似乎认为，准备好图形知识常识问题（在这种情况下，他们的通常不能做出好的图形），而另一些人认为准备图形是一个低级任务，不适合作为科学制作计算量统计手册，需要重视数据可视化。
数据可视化和研究图形为搜索数据提供了良好的途径，并且为提出结果提供了基础。
虽然图形都被用在长时间的广泛统计，还没有一个实质的研究是关于这个专题的。
已经有相当多的关注已经被花特别是Edward Tufte的精湛的书上。
然而，在这方面的知识说不出遵循原则并且没有正式的理论。
Bertin的工作从1960年被经常引用，但没有开发。
图形被大量使用在不同的领域，并且人们希望有更多的进展已延续这条路。
有时，以科学为主题的理论文献数量是相当可观的，而相反很少有文献是关于数据可视化的。
在科学杂志上的许多例子，有关于定量数据可视化的文章偶尔会被发表，但就算是这样，更多的是关于图形形式的理论。
虽然有一本叫Computational and Graphical Statistics是关于统计的，大多数论文提交的是计算统计。
也许是因为比起发表一个技术计算问题的研究，发表一个改善图形显示工作来的更容易。
图形演示和搜索演示图形和勘探图形的差异在于形式和做法。
演示图形一般都是静态的，单一的图形绘制将提交的信息总结。
显示应该是高质量的，并且包括完整的定义和变量的解释和图形形式。
演示图形就像数学证明定力，他们可能没有暗示是如何达到结果，但他们应该提供令人信服的证据来支持其结论。
数据 可视化
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显 示解析的结果。
20世纪后
数据可视化
20世纪后，各种数据分析和可视化技术逐渐出现，特别是采用计算机编程技术来实现数据可 视化。70年代后，可视化的数据来源越来越广泛，数据密集型计算开始产生实际需求。21世 纪以后，需要分析和表示的数据量激增，新的可视化分析方法进一步综合了可视化、图形、 数据挖掘理论与方法，从结构庞大的数据中迅速找到有用的信息以便完成有效的决策支持。 现阶段，不仅大数据随处可见，而且相应的可视化处理也随处可见。
数据收集
•数据是可视化的对象。数据可以通过采样、调查记录、模拟实验等不同的方式进行采集。数据采集直接决定了数据的格 式、大小、精度等重要属性，在很大程度上决定了可视化结果的质量。
数据筛选 及处理
•即数据预处理。将原始数据转换为用户能够理解和显示的模式和特性。这个过程包括去误差、数据清理和筛选、提取特 征值等，为之后的可视化映射做好准备。
本章导读
本章主要知识点有： （1）JSON简介； （2）服务器端生成JSON数据； （3）在手机客户端解析JSON。
01 11.1 JSON 简介
1. JSON 数据格式的定义
JSON 的诞生原因是因为 XML 整合到 HTML 中各个浏览器实现的细节 不尽相同，所以道格拉斯·克罗克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫 宁斯达（Chip Morningstar）一起从 JS 的数据类型中提取了一个子集， 作为新的数据交换格式，因为主流的浏览器使用了通用的 JavaScript 引 擎组件，所以在解析这种新数据格式时就不存在兼容性问题，于是他们 将这种数据格式命名为 “JavaScript Object Notation”，缩写为 JSON ， 由此 JSON 便诞生了！
数据可视化原理与实战——基于Power BI
第3章 Power BI可 视化实践准则之“意
义”
第4章 Power BI可 视化实践准则之“准
确”
第5章 Power BI可 视化实践准则之“洞 察”
第7章 Power BI可视化实践 准则之“效率”
第8章综合案例
第3章 Power BI可视化实践准则之“意义”
6.1 “洞察”准则的含义 6.2 “洞察”准则的实践
第7章 Power BI可视化实践准则之“效率”
7.1 “效率”准则的含义 7.2 “效率”准则的实践
第8章综合案例
8.1收入数据的可视化呈现 8.2 Analyze Popular Stocks with Power BI的可视化设计分析 8.3中国离婚率因素分析 8.4总结
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精彩摘录
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3.1 “意义”准则的含义 3.2 “意义”准则的实践
第4章 Power BI可视化实践准则之“准确”
4.1 “准确”准则的含义 4.2 “准确”准则的实践
第5章 Power BI可视化实践准则之“清晰”
5.1 “清晰”准则的含义 5.2 “清晰”准则的实践
第6章 Power BI可视化实践准则之“洞察”
数据可视化原理与实战——基 于Power BI
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
数据可视化的基本原理与方法
数据可视化的基本原理与方法数据可视化是指通过图表、图形等可视化手段来呈现数据信息，以便更直观地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化已经成为了数据分析的重要工具之一。
本文将介绍数据可视化的基本原理与方法，帮助读者更好地理解和运用数据可视化技术。
1. 数据可视化的基本原理。
数据可视化的基本原理是利用视觉感知的能力来传达信息。
人类对于视觉信息的处理速度远远快于文字和数字，因此通过可视化手段呈现数据能够更快速地让人们理解和分析数据。
此外，数据可视化还能够帮助人们发现数据之间的关联和趋势，从而做出更准确的决策。
2. 数据可视化的方法。
数据可视化的方法有很多种，常见的包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
不同类型的数据适合不同的可视化方法，以下是几种常见的数据可视化方法：折线图，适合展示数据随时间变化的趋势，比如股票价格的变化趋势、气温的变化趋势等。
柱状图，适合比较不同类别数据之间的大小关系，比如不同产品的销售额比较、不同城市的人口数量比较等。
饼图，适合展示不同类别数据占总量的比例，比如不同产品的市场份额比较、不同类型的犯罪案件占比比较等。
散点图，适合展示两个变量之间的关联关系，比如身高和体重之间的关系、温度和降雨量之间的关系等。
3. 数据可视化的工具。
数据可视化的工具有很多种，常见的包括Excel、Tableau、PowerBI、Python 的Matplotlib库、R语言的ggplot2包等。
这些工具都提供了丰富的可视化功能，用户可以根据自己的需求选择合适的工具来进行数据可视化。
4. 数据可视化的设计原则。
在进行数据可视化时，需要遵循一些设计原则，以确保可视化效果的准确性和清晰度。
比如，要选择合适的可视化方法来呈现数据，避免过度设计和信息过载，保持图表的简洁和清晰等。
5. 数据可视化的应用。
数据可视化在各个领域都有着广泛的应用，比如商业分析、科学研究、金融领域、医疗健康等。
通过数据可视化，人们能够更直观地理解和分析数据，从而做出更准确的决策。
数据 可视化基础
目录
数据分析与数据库初步 认识
第1章
企业级数据分析环境 的搭建
第3章
数据可视化基础 第5章
供应链数据分析 与数据挖掘实战
第7章
第2章
TPC-DS数据分 析案例简介
第4章
结构化查询语言 SQL
第6章
用户数据分析与 数据挖掘实战
2
本章内容
1 工作界面布局 2 基本可视化组件 3 进阶可视化组件 4 分析板块的应用 5 仪表板与故事
Desktop、Tableau Desktop等数据分析工具对TPC-DS数据
集展开数据可视化分析；
2. 掌握各种可视化组件的技术实现方法以及应用场景；
3. 掌握不同数据分析工具在操作、功能实现、可视化效果等方
面的异同点；
4. 了解分析板块的使用方法；
5. 掌握仪表板和故事的设计方法。
3
工作界面布局
析工具的工作界面布局，包括工作板、字段列表、值区域、筛
选器等；接下来讲解了基本与进阶的可视化组件的技术实现方
法、应用场景及可视化效果，包括堆积条形图、簇状条形图、
折线图、组合图、饼状图与环状图、表格与矩阵、仪表与卡片、
排名图、瀑布图、树状图、直方图、盒须图、散点图、词云图、
弦图与桑基图、地图等，在介绍可视化组件的基础上横向对比
• 【例5-1】使用堆积条形图或堆积百分比条形图探究store sales网络各城 市不同婚姻状况用户的消费总金额情况。
• 1. 堆积条形图 • Power BI 堆积条形图
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堆积条形图
• Tableau堆积条形图
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堆积条形图
• Power View堆积条形图
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堆积条形图
数据可视化 教学大纲
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲随着信息技术的迅猛发展，数据的重要性在各个领域日益凸显。
数据可视化作为一种直观、有效的数据表达方式，越来越受到人们的关注。
为了培养学生的数据分析和表达能力，设计一份完整的数据可视化教学大纲显得尤为重要。
一、引言数据可视化是一门将数据转化为图形、图表等可视形式的学科。
它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还能够帮助人们发现数据背后的规律和趋势。
在本教学大纲中，我们将介绍数据可视化的基本原理、常用工具和技巧，并通过实践案例培养学生的数据分析和表达能力。
二、基础知识1. 数据类型：介绍常见的数据类型，如数值型、分类型、时间序列等，并探讨不同数据类型在可视化中的表达方式。
2. 图表类型：介绍常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，并讲解它们的适用场景和表达效果。
3. 数据清洗：介绍数据清洗的基本概念和方法，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，以确保可视化结果的准确性和可靠性。
三、数据可视化工具1. Excel：介绍Excel中常用的数据可视化功能，如条件格式、数据透视表、图表绘制等，并通过实例演示如何利用Excel进行数据可视化。
2. Tableau：介绍Tableau软件的基本操作和功能，包括数据连接、图表设计、交互式分析等，通过实践案例培养学生使用Tableau进行数据可视化的能力。
3. Python库：介绍Python中常用的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，讲解它们的基本用法和特点，并通过编程实践提升学生的编程能力和创新思维。
四、实践案例1. 市场调研：以某个产品的市场调研数据为例，引导学生从不同维度对数据进行分析和可视化，如销售额的趋势变化、不同地区的销售情况等。
2. 社交媒体分析：以某个社交媒体平台的用户数据为例，引导学生使用数据可视化工具对用户活跃度、用户兴趣等进行分析和可视化，以帮助平台优化用户体验。
3. 公共卫生分析：以某个地区的公共卫生数据为例，引导学生使用数据可视化工具对疫情趋势、疫苗接种情况等进行分析和可视化，以助力公共卫生决策。
《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、课程基本信息课程代码 课程类型课程性质 考查课 开设学期学时 32 学分 2.5适用对象 普高三年制高职专业（群）学生合作企业先修课程 后续课程制定人 批准人二、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。
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• 中位数可以用来评估数值数据的中心趋势。
2.2 数据的基本统计描述
• 3．众数(Mode)
众数是另一种中心趋势度量。众数是集合（一组数据）中出现最频繁的值 。因此求一组数据的众数不需要排序，而只要计算出现次数较多的那个数 值。众数可能不唯一，具有一个、两个、三个众数的数据集合分别称为单 峰的（unimodal）、双峰的（bimodal）和三峰的（trimodal）。一般地，具 有两个或更多众数的数据集是多峰的（multimodal）。例如： • 1、1、2、3、3、4、4、4、7、8、8、9的众数为4； • 1、2、3、3、3、4、4、5、5、5、7、8的众数为3和5。
2.1 数据对象与属性类型
2.1.3 属性类型 属性可分为标称、二元、序数和数值类型。 1．标称属性
• 标称属性（类别型属性）的值是一些符号或事物的名称。举个标称属 性的例子。假设hair_color（头发颜色）是描述人的属性，可能的值为 黑色、棕色、淡黄色、红色、赤褐色、灰色和白色。
2．二元属性
2.2 数据的基本统计描述
基本统计描述可以用来识别数据的性质，凸显哪些数据值 应该视为噪声或离群点。 • 2.2.1 中心趋势度量 中心趋势度量包括均值、中位数、众数。
2.2 数据的基本统计描述
• 2．中位数 中位数（又称中值Median）。对于倾斜（非对称）数据， 数据中心的更好度量是中位数。中位数是有序数据值的中 间值。它是把数据较高的一半与较低的一半分开的值。
2.2.2 数据分布度量
• 1．极差、四分位数和四分位数极差
• 4-分位数（四分位数）是3个数据点，它们把数据分布划分成4个相 等的部分，使得每部分表示数据分布的四分之一。其中每部分包含 25%的数据。如图2-2所示，中间的四分位数Q2就是中位数，通常在 25%位置上的Q1（称为下四分位数）和处在75%位置上的Q3（称为 上四分位数）。
社会关系网络等。这些数据集合由数据对象组成。一个 数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，数据 对象可以是顾客、商品或销售。 • 通常，数据对象用属性描述。数据对象又称样本、实例 、数据点或对象。 • 如果数据对象存放在数据库中，则它们是记录（元组） 。也就是说，数据库的行对应于数据对象，而列对应于 属性。
• 二元属性是一种标称属性特例，只有两个类别或状态：0或1，其中0通 常表示该属性不出现，而1表示出现。如果两种状态对应于true和false 的话，二元属性又称布尔属性。
• 举个二元属性的例子。倘若属性smoker表示患者对象，1表示患者抽烟 ，0表示患者不抽烟。
2.1 数据对象与属性类型
3．序数属性
2.2.2 数据分布度量
• 1．极差、四分位数和四分位数极差
• 分位数是取自数据分布中每隔一定间隔上的点，把数据划分成基本 上大小相等的连贯集合。给定数据分布的第k个q-分位数是值x，使 得小于x的数据值所占百分比最多为k/q，而大于x的数据值所占百分 比最多为（q-k）/q，其中k是整数，使得0<k<q。我们有q-1个q-分位 数。
• 其中，每行对应于一个对象。
2.3 数据的相似性和相异性度量
• 2.3.1 数据矩阵与相异性矩阵
2.3 数据的相似性和相异性度量
• 2.3.2 标称属性的度量
2.2.2 数据分布度量
• 1．极差、四分位数和四分位数极差
• 极差又称范围误差或全距(Range)，以R表示。设x1，x2，…，xn为某 数值属性X上的观测的集合。该集合的极差是最大值与最小值之差 。
• R=Xmax-Xmin（其中，Xmax为最大值，Xmin为最小值） • 例如 ：12、12、13、14、16、21 • 这组数的极差就是 ：21－12=9。
• 4-分位数中的四分位差（interquartile range，IQR）定义为： • IQR=Q3-Q1
例如由 7 人组成的旅游小团队年龄分别为：17、19、22、24、25、28、34，求其年龄 的四分位差。
2.2.2 数据分布度量
• 2．五数概括、盒图与离群点
• 因为下四分位数Q1、中位数和上四分位数Q3不包含数据的端点信息 ，可以通过同时提供最高和最低数据值得到数据分布形状更完整的 概括。这称作五数概括。数据分布的五数概括由中位数（Q2），四 分位数Q1和Q3、最小和最大观测值组成。
2.1 数据对象与属性类型
2.1.2 属性 • 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。在文献
中，属性、维、特征和变量可以互换地使用。术语“维” 一般用在数据仓库中。机器学习文献更倾向于使用术语“ 特征”，而统计学家则更愿意使用术语“变量”。数据挖 掘和数据库的专业人士一般使用术语“属性”。 • 一个属性的类型由该属性可能具有的值的集合决定。属性 可以是标称的（类别型）、二元的、序数的或数值的。
序数属性是一种有序型属性，其可能的值之间具有有意义的序或等级。 举个序数属性的例子。例如高校教师职称等级，对于教师有助教、讲师、 副教授和教授。 4．数值属性 数值属性是定量的，即它是可度量的量，用整数或实数值表示。例如长度 、重量、体积、温度等常见物理属性。数值属性又可以分为区间型数值属 性和比值（比率）型数值属性。
数据可视化原理及应用
樊银亭 夏敏捷 主编 清华大学出版社
第2章 数据可视化基础
2.1 数据对象与属性类型 2.2 数据的基本统计描述 2.3 数据的相似性和相异性度量 2.4 视觉感知 2.5 视觉通道 2.6 可视化的组件
2.1 数据对象与属性类型
• 2.1.1 数据对象 • 现实生活中常见的数据集合包括各种表格、文本语料和
•
2.2.2 数据分布度量
• 3．方差和标准差
• 方差和标准差都是数据散布度量，它们指出数据分布的散布程度。 低标准差意味着数据观测趋向于非常靠近均值，而高标准差表示数 据散布在一个大的值域中。
• 观测值的标准差是方差 的平方根。
•
2.3 数据的相似性和相异性度量
• 2.3.1 数据矩阵与相异性矩阵