2019浙江大学可视化暑期学校-第三天

课程：数据释义
讲师：汤颖
讲师简介：浙江工业大学计算机科学与技术学院数字媒体技术专业系主任，副教授，硕导。研究兴趣是大数据分析与可视化。
课程简介：本次课程概要地介绍数据可视化的基本流程和核心步骤，总结基本的可视化图表映射方法，并阐述数据可视化的基本设计概念。

今天的课程内容分为三个部分：

1. 可视化过程模型
2. 可视编码原则
3. 视觉分析模型

Part 1 三种过程模型

在第一部分中，汤教授分别介绍了三种过程模型

1. 概念模型
   这个模型主要讲的是原始数据经过数据分析、过滤、映射和编码的过程转换为图形式的数据的过程。

2. 数据状态参考模型
   数据状态参考模型，是从数据的形式来描述可视化的过程的，先从数值转变为可以理解分析的抽象数据类型，然后在进行可视化表示变为视图。

3. 可视化参考模型
   图五展示了又Card,Mackinlay和Shneiderman等人提出的可视化参考模型，在这样的模型和前两种的区别在于其将流程变成了回路，使得用户可以在可视化的任何阶段进行交互。

4. Prefuse工具
   另外，汤教授在介绍完以上三种可视化过程模型后，还介绍了一个被广泛运用的Java的可视化工具--Prefuse。

Part 2 可视编码原则

接下来是第二部分，可视编码原则。汤颖教授也从三个部分进行了讲解：

1. 数据的类型

数据分为三种类型，分别为：
连续有序数据：在连续有序数据中，又可分为区间数据和比值数据，如角度、速度、百分比等
不连续有序数据：如周一、周二····，大、中、小等
分类数据：值没有顺序的数据，如男、女，苹果、香蕉、西瓜等这样的形式

2. 可视编码

重要人物：Jacques Bertin，他提出了图像符号学，为可是编码奠定了理论基础

视觉编码表，在下图坐标系中，纵轴表示视觉通道（位置、大小、灰度等）横轴表示元素（如点、线、面）

在下图展示了，用颜色这种视觉通道，在不连续有序数据、连续有序数据和分类数据的编码上都可以实现。

在图11中，告诉我们，在进行视觉编码时，视觉通道的选择要和数据类型相匹配，最重要的数据属性要用最有效的视觉通道表示。

3. 颜色

汤教授介绍了颜色在可视化编码中的各种用法与作用

如：颜色+亮度比单纯的用亮度能帮助人更快的找出想看到的东西。

又如：用来色来表示高亮，可以帮助人聚焦在重要数据中

Part 3 视觉分析模型

在这部分中，汤教授主要讲了可视化设计的层次嵌套模型
数据可视化等你设计简化为4个级联的层次，简单的讲，第一层是找到真实的用户问题；第二层为抽象层，讲特定的任务数据映射到抽象且通用的数据类型；第三层为编码层，设计与数据类型相匹配的视觉编码和交互方法；第四层为找到正确算法实现系统。
嵌套模型的好处是无论各层次以怎样的顺序执行，都可以独立的分析每个层次的设计是否正确合理。但嵌套模型也带来了问题：如上游的错误会级联到下游。在设计过程中，每一个层次都存在挑战，如定义了错误的问题、错误的数据抽象、低效的可视编码和低效的算法实现等。
所以，汤教授讲到，在实际的可视化设计中，需要做很多的实验，用真实的用户使用情况来反馈系统的设计是否有效。