第2章：数据可视化基础
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视觉感知：客观事物通过视觉器官在人脑中形成的直接反映，是达到视觉认知的前提。
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视觉认知：对视觉感知信息的理解与解释过程。
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格式塔原则：包括接近原则、相似原则、闭合/连续原则、简单原则，用于指导图形和界面设计。
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颜色三要素：色相（色彩的相貌）、纯度（饱和度）、明度（亮度）。
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视觉编码：将数据映射为可视化图形元素（标记）及其表现形式（视觉通道）的过程。
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视觉通道：包括位置、大小、形状、颜色、方向、纹理等，用于编码数据属性。
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数据可视化流程：包括对象（数据抽象）、目的（任务抽象）、手段（视觉编码与交互）。
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可视化设计标准：表达力、有效性、简洁性、易用性、美感。
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数据可视化基本原则：数据筛选、直观映射、视图选择与交互、美学因素、隐喻、颜色与透明度
第3章：时间数据可视化
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时间数据：具有时间属性的数据，可分为连续型与离散型。
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连续型数据：任意两个数据点之间可细分出无限多个数值，表现不断变化的现象（如温度、股价）。
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阶梯图：数据保持不变，直到某一时间点跳跃到下一个值（如利率、房价）。
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折线图：用直线段连接各数据点，显示数据变化趋势。
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拟合曲线：根据离散数据点绘制的曲线，用于识别趋势和模式。
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离散型数据：两个数据点之间的取值个数有限（如奥运会奖牌数）。
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散点图：由散乱点组成的图表，适用于展示数据分布和分簇。
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柱形图：以条形高度或长度差异显示统计指标数值。
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堆叠柱形图：将多个数据系列叠加在同一柱形中，适用于含子类别的数据。
第4章：比例数据可视化
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比例数据：根据类别、子类别和群体划分的数据，用于展示整体与部分的关系。
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饼图：以圆形切割方式展示各分量在整体中的比例。
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环形图：饼图的变体，中心为空，适用于多个比例数据的比较。
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堆叠柱形图：展示各类别中不同子类的比例分布。
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树图：展示层次结构数据。
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矩形树图：用矩形面积表示数据大小，适用于展示层次比例数据。
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堆叠面积图：展示随时间变化的不同类别的比例分布。
第5章：关系数据可视化
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关系数据：用于探索事物之间的相关关系，而非因果关系。
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关联性：两个数据间的数理关系，包括正相关、负相关、不相关。
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散点图：用于展示两个变量之间的关联性。
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散点矩阵图：多个散点图的组合，同时展示多个变量两两之间的关系。
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气泡图：散点图的扩展，增加表示大小的变量，用于三维数据展示。
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关系图：用于展示实体之间的复杂关系（如社交网络、英雄关系图）。
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数据分布性：反映数据在整体上的分布情况，常用直方图和密度图表示。
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直方图：用纵向条纹表示数据分布情况。
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密度图：展示连续变量的概率分布曲线