数据呈现

图形是检视数据、寻找模式和关系、确认期望结果、发现新现象的最直接方法。形象、直观,易于装扮是图形化展示数据的优势,劣势是分析好坏取决于观察者的分析能力,而且无益于决断细微处差异。此外,由于人的认知缺陷,图形也可能给造成错误的感知和扭曲的分析判断。

信息图与传统数据图的主要不同之处是信息图除了强调准确外,还注重美观。绘制任何一张图时都需要确定美观和准确的优先级。而且不同类型图像呈现的重点也不同,同样需要在选择图像时进行权衡,或增加些弥补标注或图像。

统计学图

统计学具有图形化表述数据的传统。统计学中的图像有两种分类方式:

  • 按照变量数目可分为一维数据、二维数据和多维数据图形;
  • 按照数据类型可分为分类数据(categorical data)和连续数据(continuious data);
  • 按照分析目的可分为描述图、关系图和比较图。

分类数据和连续数据在不同学科和领域有不同的称谓,原因是概念范围或应用目的略有差异。比如分类数据和连续数据在 Tabluea 中大致对应维度(dimention)和量度(measure)。

基本图形

比较图形