数据可视化

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 图表类型与数据关系匹配先看数据是要比大小、看趋势还是看构成，再选择能直接表达这种关系的图表。
• 颜色、标签与可读性用颜色区分类别而不是当作装饰，标清坐标轴的含义和单位，让读者不看说明也能读懂。
• 误导性图表的常见做法纵轴不从 0 开始、刻度间距不均、只挑有利的区间，或者把图形面积夸大，都会放大读者的印象。
• 坐标轴截断的误导纵轴不从零开始会放大差异，比较数量时应让各图保持同一基准
• 仪表盘与实时看板把关键指标集中在一屏显示，用颜色和告警提示异常，方便持续监控

先修：学它之前要先会

• 数据分析初步

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

1. 1数据与编码→
2. 2数据的组织与结构→
3. 3数据分析初步

后继：学会它之后可以往哪走

• 选择合适的数据可视化方式

学习「数据可视化」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。