数据可视化

数据可视化起源于图形学，计算机图形学，人工智能，科学可视化以及用户界面的领域的相互促进和发展，将不可见或难以直接显示的数据映射为可感知的图形，符号，颜色。文理代以增强数据识别效率。高效传递有用信息。

数据可视化

• 什么是数据可视化？
  • 数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展
  • 利用计算机对抽象信息进行直观地表示，以利于快速检索信息和增强认知能力
  • 利用人眼的感知能力和人脑智能对数据进行交互的可视表达以增强认知的学科
  • 将不可见或难以直接显示的数据映射为可感知的图形、符号、颜色、纹理等，以增强数据识别效率，高效传递有用信息
• 为什么需要可视化
  • （1）信息记录
    • 可视化符号可形象而直观地记载复杂的概念和事物，且能扩充人脑内存，激发智力和洞察力，帮助验证科学假设
  • （2）信息推理和分析
    • 可视化提供直观的信息感知机制，帮助人脑形象地理解和分析所面 临的任务，降低数据理解的复杂度，突破常规统计分析方法的局限性
  • （3）信息传播与协同
    • 将复杂信息传播与发布的最有效途径是将数据进行可视化。
• 数据可视化的基本特征
  • （1）易懂性
  • （2）必然性
  • ( 3）片面性
  • （4）专业性
• 数据可视化的作用
  • 数据表达
  • 数据操作
  • 数据分析
• 数据的可视化流程
  • 数据采集
  • 数据处理和变换
  • 可视化映射
    • 可视化映射是信息可视化的核心步骤，指将数据信息映射成可视化元素
  • 用户感知
• 数据可视化方法
  • 数据立方体
  • 数值域和地图
  • 时间与关系
  • 文本文档
    • 词云
    • 主题河流
• 数据可视化分析与编程工具
  • 3D Slicer
  • CiteSpace
  • Gephi ……
• 数据可视化面临的挑战
  • （1）导入和清理数据
  • （2）把视觉表示与文本标签结合在一起
  • （3）查找相关信息
  • （4）查看大量数据
  • （5）集成数据挖掘
  • （6）与分析推理技术集成
  • （7）与他人协同
  • （8）实现普遍可用性
  • （9）评估