大数据可视化：掌握视觉编码与常用图表

本资源是关于《大数据可视化》的PPT合集，主要探讨数据可视化的常用方法，涉及视觉编码、视觉感知与认知、数据分类、复杂数据处理以及统计图表可视化等多个方面。 在数据可视化中，视觉编码是关键，它指的是如何通过图形元素如位置、大小、形状、方向、色调、饱和度和亮度等视觉通道来传达数据信息。视觉感知是指我们通过视觉器官接收并理解外界信息的过程，而视觉认知则涉及大脑对这些感知信息的处理和理解。人类的视觉系统对于识别和解析信息具有很高的效率，因此在数据可视化中，利用视觉感知和认知的原理能够更有效地传递数据的含义。 视觉通道分为定性和定量两类。定性视觉通道用于展示分类信息，如形状和颜色的色调，而定量视觉通道适用于连续或有序的数据，如长度、面积、体积、角度等。在数据分类方面，有基于任务分类学的数据类型（TTT），它将数据分为七类：一维线性数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、树型数据和网状数据，这有助于选择合适的可视化方法。 在处理复杂数据时，预处理是必不可少的步骤。这可能包括数据的合并、采样、降维、特征选择、特征生成、离散化、二值化和属性变换等操作，以使数据更适合可视化。例如，降维技术可以帮助我们将高维数据简化为更低维度的表示，使得可视化更加直观。 统计图表是数据可视化的常见手段，其中柱状图是一种广泛使用的工具。传统的二维柱状图通过柱子的高度展示数据差异，适合中小规模数据集的比较。三维柱状图则提供更丰富的视觉体验，但可能在信息传达上不如二维图清晰。除此之外，还有其他统计图表，如折线图、饼图、散点图等，每种都有其特定的应用场景和优缺点。 这份PPT合集提供了关于大数据可视化的深入洞察，涵盖了从基础理论到实际应用的各种方法，对于理解和实践数据可视化有着重要的指导价值。