目录

一、什么是数据可视化：

1.为什么要进行数据可视化：

2.数据可视化的目的：

3.数据可视化是为了从数据中寻找三方面的信息：模式、关系和异常。

3.1模式

3.2关系，指数据之间的相关性

3.3异常，指有问题的数据

二、数据可视化的作用与意义

1.作用：

2.数据可视化的分类：

三、数据可视化的方向

1.数据可视化的三个分支

2.数据可视化发展方向

3.数据可视化技术的发展方向可分为以下三个方面:

四、数据可视化发展与挑战

1.数据可视化的发展历史： 

2.数据可视化面临的挑战：

五、数据可视化与其他学科的关系

1.图形学、人机交互

 2.数据库与数据仓库

 3.数据分析与数据挖掘

4.信息视觉设计

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一、什么是数据可视化：

简单理解用图来代替数据集，学术的讲的可以理解为把信息映射成视觉效果的过程

1.为什么要进行数据可视化：

我们利用视觉获取的信息量，远远比别的感官要多得多

数据可视化能够在小空间中展示大规模数据

2.数据可视化的目的：

是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。

3.数据可视化是为了从数据中寻找三方面的信息：模式、关系和异常。

3.1模式

指数据中的规律。

3.2关系，指数据之间的相关性

关联性和因果关系

数据间的比较

数据的构成

数据的分布或联系

3.3异常，指有问题的数据

设备出错

人为错误输入

正确的数据

二、数据可视化的作用与意义

1.作用：

记录信息，分析推理，信息传播与协同

2.数据可视化的分类：

科学可视化，信息可视化，可视分析学             

科学可视化 面向科学和工程领域数据 如何以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律

信息可视化是非结构化、非几何的数据 如何从大规模高维复杂数据中提取出有用信息

 

可视分析学 由于数据分析的重要性，将可视化与数据分析结合               

三、数据可视化的方向

1.数据可视化的三个分支

科学可视化 、信息可视化 、可视分析学

2.数据可视化发展方向

可视化技术与数据挖掘有着紧密的联系

可视化技术与人机交互有着紧密的联系

可视化与大规模、高纬度、非结构化数据有着紧密的联系

3.数据可视化技术的发展方向可分为以下三个方面:

数据可视化技术的发展方向可分为以下三个方面: (1)可视化技术与数据挖掘将联系更紧密。数据可视化可以帮助人类洞察出数据背后隐藏的潜在规律,进而提高数据挖掘的效率,因此,可视化与数据挖掘紧密结合是可视化研究的一个重要方向。 (2）可视化技术与人机交互将联系更紧密。更好地实现人机交互是人类一直追求的目标,而用户与数据的友好交互,能方便用户控制数据。因此,可 视化与人机交互相结合是可视化研究的一个重要发展方向。 (3）可视化与大规模、高维度、非结构化数据将联系更紧密。目前,我们正处在大数据时代,大规模、高维度、非结构化数据层出不穷,要将这些数据以可视化形式完美地展示出来，并非易事。因此,可视化与大规模、高维度、非结构化数据的结合是可视化研究的一个重要发展方向。

四、数据可视化发展与挑战

1.数据可视化的发展历史： 

2.数据可视化面临的挑战：

数据规模大

数据质量问题

数据快速动态变化

分析能力不足

多来源数据的类型和结构各异

五、数据可视化与其他学科的关系

图形学、人机交互 数据库与数据仓库 数据分析与数据挖掘 信息视觉设计

1.图形学、人机交互

 2.数据库与数据仓库

 3.数据分析与数据挖掘

数据挖掘指从一堆数据中挖掘有价值的信息，数据可视化是把数据通过图形画的方式展现出来，让用户更加直观的感受到数据的分布和一些其他信息。所以数据可视化可以用作数据挖掘分析结果的展现方式

4.信息视觉设计

数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息视觉设计是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在那个数据中。