数据可视化是什么

数据可视化( Data Visualization )起源于18世纪,William Playfair 在他出版的书籍《 The Commercial and Political Atlas 》中第一次使用了柱形图和折线图。当时是为了表示国家的进出口量,在今天依然这么使用。19世纪初,他出版了《 Statistical Breviary 》一书,里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最常用的最著名的可视化图形。19世纪中叶,数据可视化主要被用于军事用途,用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪,数据可视化有了飞跃性的发展。1990年,在人机界面学会上,作为信息可视化原型的技术被发表。1995年,IEEE Information Visualization 正式创立,信息可视化作为独立的学科被正式确立[1]。随着2012年世界进入大数据时代,数据可视化作为大量数据的呈现方式,成为当前重要的课题。

1. 数据可视化是什么

The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating information clearly and effectively.

数据可视化的目的,是要对数据进行可视化处理,以使得能够明确地有效地传递信息。

— Vitaly Friedman

2. 为什么可视化之后会更好

比起枯燥乏味的数值,人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等能够有更好更快的认识。经过可视化之后的数据能够加深人对于数据的理解和记忆。

例如有以下的数据,你能一眼看出哪一个最大吗?

【 321, 564, 1391, 245, 641, 798, 871 】

可视化之后呢?

1

这样是否易于理解了呢?

3. 数据可视化的构成要素

数据可视化的手法很多,其中有一些共通的视觉要素,整理如下。

  • 坐标。数值的位置被对应到直角坐标系或极坐标系上。
  • 大小。数据的大小被对应到图形的大小。
  • 色彩。数值的分类和界限等对应到颜色的不同。
  • 标签。数值的特征用标签来标记。
  • 关联。数值之间的联系,用关联线条等连接起来。

4. 数据可视化的适用范围

目前存在着多种划分方法,常见的有[2]:

《Data Visualization: Modern Approaches》(“数据可视化:现代方法”,2007)中阐述了数据可视化的下列主题:

  • 思维导图
  • 新闻的显示
  • 数据的显示
  • 连接的显示
  • 网站的显示
  • 文章与资源
  • 工具与服务

Frits H. Post(2002)从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域:

  • 可视化算法与技术方法
  • 立体可视化
  • 信息可视化
  • 多分辨率方法
  • 建模技术方法
  • 交互技术方法与体系架构

5. 数据可视化和信息可视化的关系

数据可视化( Data Visualization )和信息可视化( Information Visualization )很相近,有时几乎可以等同。但严格来说它们是不同的,它们的不同可以总结为一句话:

数据可视化是对数字信息进行可视化,信息可视化是对数字信息非数字信息进行可视化。


[1] データ可視化「実践」入門,森藤大地,あんちべ,2014

[2] http://zh.wikipedia.org/wiki/数据可视化

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