← 返回导航

Demo 3 · 属性类型 × 视觉通道（Mackinlay 1986）

对应讲义章节 3.3 数据属性。本 demo 把用户原文的"3 大属性"扩展为 Stevens 测量尺度（4 类），并对照 Mackinlay 自动可视化框架给出的 视觉通道排序，演示"属性 → 通道"的匹配与错配。

Stevens 测量尺度 × 视觉通道排序（Mackinlay）
属性类型示例推荐通道不推荐通道
名义（类别）姓名、专业、民族色相（Hue）、形状大小、亮度（无意义）
序数班级序号、等级亮度、位置、密度色相（顺序不明确）
区间温度（°C）位置、长度比值（没有真零）
比率年龄、价格、人口位置、长度、面积色相（顺序丢失）
Demo 3.1 · 类别属性（名义） → 色相编码

用新生数据"专业"字段演示类别属性的可视化。

Demo 3.2 · 序数属性 → 亮度编码

用"班级序号"演示序数属性。

Demo 3.3 · 数值属性（比率） → 位置编码（推荐）
Demo 3.4 · ❌ 数值用色相编码（错配演示）

把"年龄"用色相编码 —— 看不到大小关系了。

嵌入理论（Mackinlay 1986）：视觉通道分为"定量型"（位置/长度/角度，能精确读数）与 "定性型"（色相/形状，仅能区分）。"顺序型"居中（亮度/密度）。把定量数据用定性通道编码， 会损失信息 —— 这就是 Demo 3.4 错配演示的根因。