- 6. 获取数据
- 7. 如何用柱状图撒谎
- 8. 如何用饼图撒谎
- 9. 如何用线形图撒谎
- 10. 偏差类型
- 12. 数据偏差
- 18. 作者驱动/读者驱动/马提尼酒杯
- 21. 无人机空袭和枪击死亡
- 25. 解密 D3
- 28. D3 中的联接
- 30. 使用维恩图思考
- 31. 未完待续
6. 获取数据
Scott 解释说，创建数据可视化 90% 的时间实际上都花在“寻找、验证、解析、筛选和探索数据”上。在数据科学及尝试回答数据问题的背景下，的确如此。幸运的是，有很多资源可以任你使用，来解决这些重要的任务。
标题文本“获取数据”中的链接包含很多探寻数据的绝妙技巧，我们建议你查阅以下两个章节：五分钟实战指南和从 Web 获取数据。你还可以给“获取数据”资源加上标签，在以后使用。
7. 如何用柱状图撒谎
柱状图应该遵守从0开始的原则，但是下图是从34%开始的：
8. 如何用饼图撒谎
把馅饼留作甜点吧（Save the Pies for Dessert）
9. 如何用线形图撒谎
10. 偏差类型
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偏差类型 之前 Cole 和 Matt 分享的数据可视化包含偏差。在构造图形时有三种偏差需要注意：作者偏差、数据偏差和读者偏差。
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作者偏差 Cole 和 Matt 的数据可视化包含作者偏差。也就是说，可视化的设计者和呈现者（无意或有意地）通过可视化编码或其他设计选择（如图表类型）篡改了数据。如果你将来想使用三维饼图，请记住 Andy Kriebel 的一句话“真的朋友不会让自己的朋友使用饼图”。
作为数据可视化的设计者或呈现者，你的设计选择应该在读者和图形之间建立信任。你的设计选择应该促进信息的交流。否则就像 Cole 指出的那样，你的信息会在读者中面临整体可信度风险。
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数据偏差 在了解数据偏差之前，我们想让你先看一个视频，在这个视频中 Scott 回答了 Cole 和 Matt 的同样问题。但 Scott 用另一种方式解释了他认为什么是“主观”数据可视化。
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读者偏差 我们将在几个视频之后讲解这种偏差。
12. 数据偏差
数据偏差产生于数据收集过程中。系统测量误差或有缺陷的设备会使原始数据值产生偏差，而选择偏差会导致不能代表特定问题兴趣群体的子组。数据偏差和抽样方法不在此课程的范围之内，但是我们鼓励你多多了解这些话题。你可以阅读一些关于数据收集、抽样方法或其他偏差话题的文章。Scott Murray 将在下一个视频中提及测量误差的一个示例。
18. 作者驱动/读者驱动/马提尼酒杯
21. 无人机空袭和枪击死亡
25. 解密 D3
Demystifying D3 - Declarative API
Q: How do I draw a circle for every row of my data?
d3.select("svg")
.selectAll("circle")
.data(data)
.enter()
.append("circle")
28. D3 中的联接
要更详细地了解联接和选择，请参考以下文章。
30. 使用维恩图思考
.exit() 和 .enter() 这两个函数可以视为相反的函数。
- .enter()会返回不在 index.html（页面上）的 data.tsv 的每行数据选择的所有元素。
- .exit()会返回 index.html（页面上）选择的未绑定到数据的所有元素。
31. 未完待续
未完待续