术语表
可视化核心概念的一句话解释，按主题分组。
基础概念
数据可视化 Data Visualization
把数据映射为图形元素，降低认知成本、辅助发现与表达
视觉编码 Visual Encoding
把数据字段映射到视觉通道（位置/长度/颜色等）的过程
视觉通道 Visual Channel
位置、长度、角度、面积、颜色、形状等可承载数据的视觉属性
数据墨水比 Data-Ink Ratio
表达数据的墨水占全部墨水的比例，越高越"干净"
图形语法 Grammar of Graphics
把图形拆成数据、几何对象、统计变换、坐标、分面等组件的描述体系
数据类型与编码
类别型数据 Nominal
只能区分相等，如省份、渠道
有序型数据 Ordinal
可比大小但差值无意义，如满意度等级
数值型数据 Quantitative
可加减乘除，如销售额、温度
定类配色 Categorical Palette
用区分度高的几种色相表示类别
顺序配色 Sequential Palette
同一色相由浅到深，表示数值强弱
发散配色 Diverging Palette
两端对比色、中间中性，表示正负偏离
图表类型
柱状图/条形图 Bar Chart
用长度比较分类数值；条形图适合分类多或名称长
直方图 Histogram
把连续数值分箱后计数，用来看分布形状
箱线图 Box Plot
用四分位与中位数概括分布，并标出离群点
散点图 Scatter Plot
用位置表达两个数值变量的关系
热力图 Heatmap
用颜色深浅表达两维交叉的数值矩阵
气泡图 Bubble Chart
散点图叠加第三变量（气泡大小）
树状图/矩形树图 Treemap
用面积嵌套表示层级构成
桑基图 Sankey
用流带宽度表示流转量（如转化路径）
设计与陷阱
数据陷阱 Misleading Chart
因坐标轴、面积、配色等处理导致的误导性图表
截断坐标轴 Truncated Axis
不从 0 开始的坐标轴，会夸大差异
双坐标轴 Dual Axis
两条不同刻度的 y 轴，容易制造虚假相关
一屏原则 Above the Fold
核心结论在不用滚动的一屏内可见
下钻 Drill Down
从汇总层级逐级查看明细的交互方式
工具与技术
matplotlib matplotlib
Python 最基础的绘图库，控制粒度最细
seaborn seaborn
基于 matplotlib 的统计绘图库，默认样式更美
pyecharts pyecharts
Python 封装的 ECharts，输出可交互 HTML
ECharts ECharts
百度开源的 JS 可视化库，浏览器端交互图表的常用选择
BI 工具 Business Intelligence
把数据连接、可视化与仪表板打包的商业工具（Tableau/Power BI）
数据看板 Dashboard
把多个指标与图表组织在一屏，用于监控与决策
指标体系 Metric System
按目标—策略—度量拆解出的指标集合
OSM 模型 Objective-Strategy-Measure
从业务目标推导策略、再落到可度量指标的拆解方法