Lab 9 · 项目评价和改进

对照以下标准逐一检查（写入实验报告）：

□ 数据墨水比：图表中表达数据的"墨水"占比是否 > 50%？

□ 去除图表噪音：背景色、网格线是否必要？

□ 数据-墨水比例：图形与数据是否成比例？有无夸大或压缩？

□ 视觉有效性：颜色/大小编码是否直观、无歧义？

□ 标签质量：坐标轴标签、数据标签是否清晰、无遮挡？

□ 谎言因子：图形显示的大小/面积比例与数据实际比例是否一致？

□ 数据密度：屏幕像素与数据点数量是否匹配（不过载、不浪费）？

对每个"否"的条目，在报告中说明问题并提出改进方法。

数据墨水比 = 用于表达数据的墨水 ÷ 总墨水

计算公式：

数据墨水比 = 数据元素面积 ÷ (数据元素面积 + 非数据元素面积)

示例：

• SVG 画布：800×600 = 480,000 px²

• 数据点面积：~30,000 px²

• 坐标轴/网格线：~5,000 px²

• 数据墨水比 = 30,000 ÷ 35,000 ≈ 86%

改进方法：删除不必要的背景色、将网格线颜色调淡至 #E0E0E0 以下。

谎言因子（Lie Factor）= 图形显示的大小 ÷ 数据实际的大小

常见失真问题：

① Y 轴截断：起始值不是 0 时，趋势会被严重夸大

② 3D 效果：3D 饼图使小扇区视觉面积远大于实际比例

③ 面积误用：用半径而非面积编码数值（面积是平方关系）

④ 双轴图：两条 Y 轴比例不同，导致趋势对比失真

检查项目是否存在以上问题。如有，修复并说明修改前后的对比。

根据课程要求，最终提交内容：

1. 项目作品打包（源代码）

命名规则：P学号.rar（如 P201122001.rar）

必须包含：index.html、index.js、index.css

2. 实验报告（完整填写 9 个 Lab 报告）

命名规则：R学号.rar（如 R201122001.rar）

3. 作品海报（PDF 或图片）

命名规则：H学号.rar（如 H201122001.rar）

提交平台：EOL 线上课程平台

编辑器：WebStorm（建议）

评分维度：

• 项目评分 60%（技术完整性 + 视觉质量 + 交互体验）

• 实验报告 30%（每周按时提交、填写完整）

• 出勤 10%