可视化

可视化最基本的形式就是简单地把数据映射成彩色图形。它的工作原理就是大脑倾向于寻找模式,你可以在图形和它所代表的数字间来回切换。1985年,AT&T贝尔实验室的统计学家威廉·克利夫兰(William Cleveland)和罗伯特·麦吉尔(Robert McGill)发表了关于图形感知和方法的论文[18]。研究焦点是确定人们理解上述视觉暗示(不包括形状)的精确程度,最终得出如图1-6-10所示的数值型数据使用不同视觉暗示的精确程度排序。

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我们能用到的视觉暗示通常有长度、面积、体积、角度、弧度、位置、方向、形状和颜色(色相和饱和度)。所以正确地选择哪些视觉暗示就取决于你对形状、颜色、大小的理解,以及数据本身和目标。不同的图表类型应该使用不同的视觉暗示,合理的视觉暗示组合能更好地促进读者理解图表的数据信息。如图1-6-11所示,相同的数据系列采用不同的视觉暗示的组合共有6种,分析结果所示。

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