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什么是数据可视化

科学可视化（Scientific Visualization）、 信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支 。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化” ， 这是可视化研究领域的新起点 。——《数据可视化》

广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科 。
科学可视化科学可视化（Scientific Visualization）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域 ， 主要关注三维现象的可视化 ， 如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统 ， 重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染 。科学可视化是计算机图形学的一个子集 ， 是计算机科学的一个分支 。科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据 ， 使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律 。
信息可视化信息可视化（Information Visualization）是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知 。抽象数据包括数字和非数字数据 ， 如地理信息与文本 。信息可视化与科学可视化有所不同：科学可视化处理的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等） ， 信息可视化处理的数据具有抽象数据结构 。柱状图、趋势图、流程图、树状图等 ， 都属于信息可视化 ， 这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息 。
可视化分析可视分析学（Visual Analytics）是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域 ， 重点是通过交互式视觉界面进行分析推理 。
科学可视化、信息可视化与可视分析学三者有一些重叠的目标和技术 ， 这些领域之间的边界尚未有明确共识 ， 初略来说有以下区分：

• 科学可视化处理具有自然几何结构（磁场、MRI 数据、洋流）的数据 。
• 信息可视化处理抽象数据结构 ， 如树或图形 。
• 可视分析学将交互式视觉表示与基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术）结合 ， 能有效执行高级别、复杂的活动（推理、决策） 。

为什么需要数据可视化人类利用视觉获取的信息量 ， 远远超出其他器官人类的眼睛是一对高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器 ， 拥有超强模式识别能力 ， 配合超过 50% 功能用于视觉感知相关处理的大脑 ， 使得人类通过视觉获取数据比任何其他形式的获取方式更好 ， 大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成 ， 人类对图像的处理速度比文本快 6 万倍 。数据可视化正是利用人类天生技能来增强数据处理和组织效率 。
可视化可以帮助我们处理更加复杂的信息并增强记忆大多数人对统计数据了解甚少 ， 基本统计方法（平均值、中位数、范围等）并不符合人类的认知天性 。最著名的一个例子是 Anscombe 的四重奏 ， 根据统计方法看数据很难看出规律 ， 但一可视化出来 ， 规律就非常清楚 。
可视化还可以有效增强人的记忆力 ， 我们经常说的一图胜千言就是可视化对生活的影响 。
如何实现数据可视化可视化实现流程在技术上 ， 数据可视化最简单的理解 ， 就是数据空间到图形空间的映射 。
一个经典的可视化实现流程 ， 是先对数据进行加工过滤 ， 转变成视觉可表达的形式（Visual Form） ， 然后再渲染成用户可见的视图（View） 。

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