1.数据可视化的标准：

实用性、完整性、真实性、艺术性、交互性

2.echarts使用何种技术实现：

ECharts是基于HTML页面的可视化图表
JavaScript代码实现

3.echarts一些技术的点

Canvas（画布）是HTML5中的一大特色，它是一种全新的HTML元素。Canvas（画布）元素最早是由Apple在Safari中引入，随后HTML为了支持客户端的绘图行为也引入了该元素。目前Canvas已经成为了HTML标准中的一个重要的标签，各大浏览器厂商也都支持该标签的使用。使用Canvas元素可以在HTML5网页中绘制各种形状，处理图像信息，制作动画等。值得注意的是Canvas元素只是在网页中创建了图像容器，必须要使用Javascript语言来书写脚本以绘制对应的图形。
在HTML5中使用元素来绘制画布，为了能让Javascript引用该元素，一般需要设置canvas 的id。此外，在Canvas中还包含两个基本属性：width和height，用来设置画布的宽度和高度，例如在这里设置了画布的宽和高都是100像素

4.tableau中四种联接方式：

内联接、左联接、右联接、完全外部联接
内联接：仅保留两个数据表中具有相同关键字段的行
左联接：包含左侧表中所有值以及右侧表中相对应的匹配值，如果右侧表中没有与左侧表相匹配的项，则会显示为null。
右联接：包含右侧表中所有值以及左侧表中相对应的匹配值，如果左侧表中没有与右侧表相匹配的项，则会显示为null。
完全外部联接：包含两个表中的所有值，如果一张表的值在另一张表中没有匹配项，则显示为null。

tableau连接数据的方法：

第一种方式连接的是本地所保存的文件数据，我们可以连接到excel表格、文本文件等。一些公司的年报、绩效数据都是以PDF文件呈现的，Tableau可以识别PDF文件中的表格定义，但是无法识别扫描的PDF文件；统计文件包括SAS、SPSS和R等统计软件的数据集；空间文件就是分析数据时采用离线地图来呈现的数据文件。

第二种方式连接的是服务器端的数据源，包括各种类型的数据库以及云数据平台。

5.各个图的特点：

• 箱线图：呈现分布和分位数，在对比分布时尤其有用
• 堆积柱状图：呈现部分到整体的关系，最适合呈现类别和总量的构成
• 饼图：最适合呈现部分到整体的关系，不适合进行对比
• 柱状图：突出显示单个值，支持对比，可以呈现排名或者偏差
• 地理图：在地理位置上进行数值编码，通过对比位置来绘制
• 散点图：呈现两组配对的值如何变化，反映相关性
• 折线图：在相等的时间间隔上，呈现变化趋势
• 气泡图：呈现三组以上的数值的相关性

6.数据结构（分组、集、计算字段等有什么作用）：

• 维度：分类数据
• 度量：数字数据
• 组： 构成更高级别类别的维度成员的组合，其实就将你想要的维度归为一类。
• 集：根据某些条件定义数据子集的自定义字段。集可以理解为一个逻辑值，符合条件的为true即结果中的in，不符合条件的为false即结果中的out。
• 计算字段：使用函数和运算符构造公式，对数据源字段（包括维度、度量、参数等）进行重新定义的字段。

7.echarts实现的细节点

回忆自己平时遇到的问题

8.数据可视化的作用

主要分为三个方面：数据表达、数据操作和数据分析

9.简答题：

1.折线图的使用技巧：

1）线条不超过4条
2）折线颜色要清晰，不要与背景色或坐标轴色相近
3）各点连接可以使用曲线和直线，曲线较美观，直线更清晰

2.饼图的使用技巧：

1）适合用来展示单一维度数据的占比，要求其数值中没有零或负值，并确保各分块占比总和为100%
2）不适合用于精确数据的比较，因此当各类别数据占比较接近时，人们很难识别出每个类别的占比大小
3）在绘制饼图时建议从12点钟开始沿顺时针右边第一个分块绘制饼图饼最大的数据分块，这样可以有效的强调其重要性。

3.什么是视觉通道，请从定性和定量的角度举例说明：（具体参考书本26页）

视觉通道是指用于控制几何标记的展示特性，包括标记的位置、大小、长度、形状、方向、色调、饱和度、亮度等。
1.用于定性和分类性质的视觉通道：
位置、色调、形状、图案、方向
2.用于定量或者定序性质的视觉通道：
坐标轴位置、尺寸、饱和度、亮度、图案密度

4.什么是格式塔原则，请举例说明：

1.贴近原则在数据可视化中的应用：

在可视化图表中，很多类型的图都是将相同类别的图形尽量贴近在一起，标题和图例也尽可能的和对应的图靠近，也是利用这个原理使得整个图表看起来更加条理清楚整洁有序。

2.相似原则在数据可视化中应用：

在图表中，经常用不同颜色或是形状来区别散点图中数据的不同分类，就是利用了这个原理。

3.连续原则在数据可视化中的应用：

例如通过散点图，考察两个变量之间的趋势，或是通过螺旋线，显示周期性的变化。

4.闭合原则在数据可视化中的应用:

词云的背景图，使用关键词进行堆积，但是还是能够可看出图的形状

5.共势原则在数据可视化中的应用：

横向和纵向，都会被认为同一类

6.好图原则在数据可视化中的应用：

如图就是一个公司各区域的销售比例的表示，尽管一个饼割裂成好几块，但并不影响观察。

7.对称原则在数据可视化中的应用：

如图就是美国1950-2060年的男女年龄比例图，正是应用了对称原则。

8.经验原则

比如B放在字母中是B，而放在数字中则和13相似

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来源： https://blog.csdn.net/continuing1234/article/details/118266422