我们知道 ，计算的目的是从数据中获得洞察力 。可视化技术是一种将数据转换成几何图形表示的技术 ，它能够直观地展现数据，提供自然的人机交互的能力 。
简而言之 ，可视化是一种数据的可视表现形式以及交互技术的总称。它通过图形化的方式把数据表现出来 ，方便用户进行观察和理解，并帮助用户对数据进行探索(Exploration) 、发现（Discover）数据里隐藏的模式 ，获得对大量数据的理解和洞察力（Insight）
常话说： 一幅图胜过千言万语 ，即某些事物用文字来表达相当烦琐，很不真观，但是用图形来表现 ，则非常容易把握和理解 。
以地图导航为例 ，从杭州的武林广场到西湖音乐喷泉之间的路，文字和地理信息分别如下图：
在地图上我们可以一目了然地看到线路的全貌 。通过对关键的换乘点进行点击 ，就可以获得时一步的线程信息。这个实例生成地展示了可视化的直观性 。
在大数据时代 ，数据来源多样，数据的规模巨大 ，可视化技术可以帮助我们对数据进行观察 ，理解 、探索和发现 。
可视化的一般过程以下图1-3所示：
目前，可视化领域包括三个主要分支 ，分别是 科学可视化（Scientific Visualization） 、 信息可视化（Information Visualization） 以及 可视分析（Visual Analytics） 。
可视化领域的顶级学术会议是 IEEE VIS ，它包含三个分会，正好分别对应数据可视化的三个分支。
在数据可视化领域 ，科学可视化是其中最成熟的一个研究分支 ，它主要面向自然科学实验 、探测活动（如天文观测） 、计算机模拟所产生的数据进行建模、操作和处理 。科学可视化是针对特定领域的，比如：天文观测 、地震研究 、医学研究、核物理研究、石油勘探等，其数据类型较为单一 ，数据中一般带有物理和几何结构数据 ，可视化的任务一般是固定的 。
科学可视化和信息可视化在目标任务 、应用领域 、数据类型、主要方法 、面向的用户等方面的主要区别如下表：
可视化的目的是把复杂数据有效地展出来，首要的原则是 准确（Precision） 和 清晰（Clarity） 。
准确是指可视化结果反映的是数据的本来面目或者本质（Substance）;
清晰是指可视化结果所表达的含义要明确 。
直言图 ，也称为频率直方图（Frequency Histogram） ，它是统计学中用于表示频率分布的图形 。在直角坐标系中，横坐标表示随机变量的取值 ，横轴一般划分成一系列的小区间 ，每个区间对应一个分组，作为小矩形的底边。纵坐标表示频率 ，每个分组的小矩形的高度表示随机变量取值落入该区间的频率 。一系列的小矩形构成频率直方图 。
本文来自作者[瑞雨少爷]投稿，不代表格瑞号立场，如若转载，请注明出处：https://gree0731.com/ig/23818.html
评论列表（4条）
我是格瑞号的签约作者“瑞雨少爷”！
希望本篇文章《数据可视化的一些知识》能对你有所帮助！
本站[格瑞号]内容主要涵盖：生活百科,小常识,生活小窍门,知识分享
本文概览：我们知道，计算的目的是从数据中获得洞察力。可视化技术是一种将数据转换成几何图形表示的技术，它能够直观地展现数据，提供自然的人机交互的能力。 简而言之，可视化是一种数据的可视...