Sonofication将数据转化为声音，就像可视化将数据变为图片一样。除了它更复杂和有限。关于Sonofication的一些事情一直都会突然发布我，我想我终于想到了什么：时间轴上的拥挤。然而，我最近发现了一些声音的权力。[阅读更多…]关于SOURITY：权力，问题
技术
有许多可视化技术或图表类型。这些文章描述了它们是什么，它们是如何工作的，以及它们对的东西。
Nassi-Shneiderman图
编程语言使用单词和符号来表示块和条件的结构。这些结构的视觉表示似乎有用的是跟踪所有不同的情况，参见变量的范围等.Nassi-Shneiderman图表提供了这样的表示。[阅读更多…]关于Nassi-Shneiderman图
堆积的酒吧是最糟糕的
条形图很棒。他们总是工作。他们总是安全的选择。对？好吧，没有。堆积的条形图正在欺骗，因为我们认为他们就像常规酒吧一样，当他们真的很糟糕时。[阅读更多…]关于堆积的酒吧是最糟糕的
同学型
在目视沟通数据不仅是关于感知和精确性，而且还有理解。开发了同学，以弥合在易于阅读的方式之间显示数据之间的差距，而同时更容易理解未经内部的条形图。[阅读更多…]关于同种型
可供选择
我们如何知道我们可以在世界上或用户界面中的事情做些什么？是什么让我们按下按钮，翻转开关或拾取适合我们手的物体？这一指导来自可供选择，一个聪明而直观的理论已经存在，但经常被误解。[阅读更多…]关于可供选择
超出毛球的图表
通常使用称为Node-Link图的技术绘制网络。虽然这适用于小图表（网络技术名称），但它超出了几十个节点之外。存在更好的技术，尽管这些目前专注于特定类型的图表或应答特定问题。[阅读更多…]关于毛球超出的图表
Venn图
Venn图是可视化集合关系结构的好方法。它们也是一种用于特定目的的技术的一个例子，但在其定义的范围之外完全失败或者设置的数量变得太大。
定期数据的螺旋
[生的]
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可视化中的常见智慧是要在数据中找到周期性，它应该显示在用户可以控制的时期的螺旋上。重复模式易于发现螺旋，其布局表明重复。但是螺旋真的是找到定期模式的最有效的方法吗？这是一个交互式版本，让您将螺旋与矩形布局进行比较以便自己了解。
[阅读更多…]关于定期数据的螺旋
模糊和不确定性可视化
在可视化数据中的不确定性时，常见的选择是使用模糊。虽然这似乎很自然，但遗憾的是无效。模糊有引导注意力的效果，但很难量化和烦人的看。不确定信息或任何其他数据，不能以这种方式有效地显示。[阅读更多…]关于模糊和不确定性可视化
平行坐标
平行坐标是最着名的可视化技术之一，是可视化中最常见的学术论文主题之一。187金宝搏beat亚洲体育虽然最初令人困惑，但它们是一个非常强大的工具，用于了解多维数值数据集。
[阅读更多…]关于平行坐标