跟月影学可视化
月影
前奇虎360奇舞团团长，可视化UI框架SpriteJS核心开发者，《JavaScript王者归来》作者
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课前必学 (2讲)
开篇词 | 不写网页的前端工程师，还能干什么？
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预习 | Web前端与可视化到底有什么区别？
图形基础篇 (4讲)
01 | 浏览器中实现可视化的四种方式
02 | 指令式绘图系统：如何用Canvas绘制层次关系图？
03 | 声明式图形系统：如何用SVG图形元素绘制可视化图表？
04 | GPU与渲染管线：如何用WebGL绘制最简单的几何图形？
数学篇 (5讲)
05 | 如何用向量和坐标系描述点和线段？
06 | 可视化中你必须要掌握的向量乘法知识
07 | 如何用向量和参数方程描述曲线？
08 | 如何利用三角剖分和向量操作描述并处理多边形？
09 | 如何用仿射变换对几何图形进行坐标变换？
视觉基础篇 (8讲)
10 | 图形系统如何表示颜色？
11｜图案生成：如何生成重复图案、分形图案以及随机效果？
12 | 如何使用滤镜函数实现美颜效果？
13 | 如何给简单的图案添加纹理和复杂滤镜？
14 | 如何使用片元着色器进行几何造型？
15 | 如何用极坐标系绘制有趣图案？
16 | 如何使用噪声生成复杂的纹理？
17 | 如何使用后期处理通道增强图像效果？
视觉高级篇 (10讲)
18 | 如何生成简单动画让图形动起来？
19 | 如何用着色器实现像素动画？
20 | 如何用WebGL绘制3D物体？
21 | 如何添加相机，用透视原理对物体进行投影？
22 | 如何用仿射变换来移动和旋转3D物体？
23 | 如何模拟光照让3D场景更逼真？（上）
24 | 如何模拟光照让3D场景更逼真？（下）
25 | 如何用法线贴图模拟真实物体表面
26 | 如何绘制带宽度的曲线？
27 | 案例：如何实现简单的3D可视化图表？
性能篇 (3讲)
28 | Canvas、SVG与WebGL在性能上的优势与劣势
29 | 怎么给Canvas绘制加速？
30｜怎么给WebGL绘制加速？
数据篇 (6讲)
31 | 针对海量数据，如何优化性能？
32 | 数据之美：如何选择合适的方法对数据进行可视化处理？
33 | 数据处理（一）：可视化数据处理的一般方法是什么？
34 | 数据处理（二）：如何处理多元变量？
35| 设计（一）：如何让可视化设计更加清晰？
36 | 设计（二）：如何理解可视化设计原则？
特别放送 (5讲)
加餐一 | 作为一名程序员，数学到底要多好？
加餐二 | SpriteJS：我是如何设计一个可视化图形渲染引擎的？
用户故事 | 非前端开发，我为什么要学可视化？
加餐三 | 轻松一刻：我想和你聊聊前端的未来
加餐四 | 一篇文章，带你快速理解函数式编程
33 | 数据处理（一）：可视化数据处理的一般方法是什么？
月影 2020-09-14
你好，我是月影。
在数据处理的过程中，我们经常遇到两种情况：一种是数据太少，我们没法找到有用的信息，也就无法进行可视化呈现。另一种是数据太多，信息纷繁复杂，我们经常会迷失在信息海洋中，无法选择合适的可视化呈现方式，最终也表达不了多少有意义的内容。
那你可能想问了，想要解决这两种情况，我们能用上节课讲过的三种数据处理方法吗？事实上，上节课的方法是数据可视化的基本方法论，你可以在可视化过程中借鉴它们的思路，但是它们并不系统。
因此，我们在探索数据可视化的时候，还需要一个合理的数据可视化分析过程作为参照。从这一节课开始，我们就来系统地讨论数据处理的一般方法。
数据可视化的一般过程
针对课程一开始这两种情况，就算是不学数据处理的一般思路，我们也知道，如果你的数据太少，你要想办法获取更多的数据，而如果你的数据太多，那你就需要学会运用正确的方法不断迭代、筛选。而且，数据过多的情况我们遇到得更多。
当你学会在众多复杂的数据中准确地抽取信息，把这些数据的某一面可视化出来的时候，你就已经能够轻松地从数据中得到你想要的内容。通过这个过程，有可能让你从数据的一面获得启发，从而发现数据其他方面的有趣内容，进而产生出更多不同的图表，让数据呈现出更多的意义。
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