23、数据可视化：从组件组合到探索分析

数据可视化：从组件组合到探索分析

可视化组件的组合

在数据可视化中，一个描述性的标题虽小却很重要，它能让读者对即将看到的内容有所预期。例如，对于呈现汽油价格上升趋势的时间序列图，“汽油价格”是一个普通标题，而“不断上涨的汽油价格”则更明确地说明了数据内容和展示趋势，还可在标题下方添加引导文字描述价格波动或涨幅。

可视化的选择，如视觉提示、坐标系和比例尺，能隐含地提供背景信息。明亮、欢快且对比强烈的颜色与黑暗、中性且融合的颜色传达的信息不同。地理坐标系将数据置于物理空间背景中，而笛卡尔坐标系的 x - y 图则处于虚拟空间。对数比例尺可能表明更关注百分比变化，而减少对绝对值的关注。

软件默认设置也需留意，软件设计注重灵活性和速度，可能脱离数据背景工作。虽然这有助于绘制可视化基础并探索数据，但需自己做出正确决策，使计算机输出适合人类理解的内容。这部分依赖于对几何和颜色的感知，更多则来自实践经验，以及观察大量数据和评估他人对自己作品的解读。

将可视化组件组合起来才能得到有价值的完整可视化。不同组件组合能形成不同的可视化类型：
| 组件组合 | 可视化类型 |
| — | — |
| 以长度为视觉提示，笛卡尔坐标系，水平轴为分类比例尺，垂直轴为线性比例尺 | 柱状图 |
| 以位置为视觉提示，地理坐标系 | 地图上的点 |
| 极坐标系，以面积为视觉提示，半径为百分比比例尺，旋转为时间比例尺 | 极面积图（如弗洛伦斯·南丁格尔的图表） |

以美国人口普查局的教育程度数据为例，该数据展示了 1990 年、2000 年和 2009 年各州不同教育程度（高中及以上、学士及以上、高级学位及以上）的百分比。在