数据可视化

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文章目录

一、数据可视化的定义&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据可视化</span><span style="font-size: 14px;">，是关于数据视觉表现形式的</span><span style="font-size: 14px;">科学技术</span><span style="font-size: 14px;">研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、</span><span style="font-size: 14px;">图像处理</span><span style="font-size: 14px;">、</span><span style="font-size: 14px;">计算机视觉</span><span style="font-size: 14px;">以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。</span></p>

二、数据可视化的发展阶段&sma&<p><span style="font-size: 14px;">数据可视化领域的起源，可以追溯到二十世纪50年代</span><span style="font-size: 14px;">计算机图形学</span><span style="font-size: 14px;">的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形</span><span style="font-size: 14px;">图表</span><span style="font-size: 14px;">。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">1、科学可视化</span></p><p><span style="font-size: 14px;">1987年，由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的</span><span style="font-size: 14px;">美国国家科学基金会</span><span style="font-size: 14px;">报告《Visualization in Scientific Computing》（意为“科学计算之中的可视化”） ，对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的</span><span style="font-size: 14px;">可视化技术</span><span style="font-size: 14px;">方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、</span><span style="font-size: 14px;">数值</span><span style="font-size: 14px;">和</span><span style="font-size: 14px;">多媒体信息</span><span style="font-size: 14px;">的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的</span><span style="font-size: 14px;">计算机图形学</span><span style="font-size: 14px;">技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">2、信息可视化</span></p><p><span style="font-size: 14px;">更近一些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业、财务、行政管理、</span><span style="font-size: 14px;">数字媒体</span><span style="font-size: 14px;">等方面的大型异质性数据集合。二十世纪90年代初期，人们发起了一个新的，称为“</span><span style="font-size: 14px;">信息可视化</span><span style="font-size: 14px;">”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此，21世纪人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">3、数据可视化</span></p><p><span style="font-size: 14px;">一直以来，数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大；因而，最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、</span><span style="font-size: 14px;">图像处理</span><span style="font-size: 14px;">、</span><span style="font-size: 14px;">计算机视觉</span><span style="font-size: 14px;">以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。</span></p>

三、数据可视化的特点&sma&<p><span style="font-size: 14px;">1、量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字；<br/>2、离散型：数字类数据可能在有限范围内取值；<br/>3、持续性：数据可以测量，且在有限范围内；<br/>4、范围性：数据可以根据编组和分类而分类。</span></p>

四、数据可视化的意义&sma&<p><span style="font-size: 14px;">1、动作更快。因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">2、用建设性方式讨论结果。一般来说，当我们向高级管理人员提交许多业务报告的时候，都是规范化的文档，这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了，以致于那些高管人员也没办法记住这些内容，因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息。而使用大数据可视化的工具报告可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">3、能够理解运营和结果之间的连接。具体就是数据可视化允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。</span></p>

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