简介
可视化简单的来说就是用图形检查数据。图形可以弥补一些统计概要发现不了的问题。
科学可视化
William Cleveland关于科学可视化有一些原则,关键点如下:
- 一个图形应该尽它所能地显示更多的信息,将读者的认知压力降到可能的最低点。
力争清晰,突出数据。具体建议包括:
- 避免太多的叠加元素,例如在同一个图形空间上放置太多的曲线。
- 为了恰当地显示数据细节,需要找到正确的纵横比和比例尺。
- 避免数据全部偏向于图形的某一侧。
- 可视化是一个迭代过程。它的目的是回答有关数据的问题。
总结
在可视化阶段,用图形表示数据以了解尽可能多的信息,然后通过重新绘图来回答在先前图形中出现的问题,最好用不同的图形来回答不同的问题。
参考文献
[1][数据科学 理论、方法与R语言实践]