数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;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。

数据可视化定义

数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。

 

数据可视化技术概念

数据可视化技术包含以下几个基本概念:

①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间;

②数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;

③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;

④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

 

数据可视化适用范围

关于数据可视化的适用范围,存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如,迈克尔·弗兰德利(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题 :

1)思维导图

2)新闻的显示

3)数据的显示

4)连接的显示

5)网站的显示

6)文章与资源

7)工具与服务

所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。

另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域:

1)可视化算法与技术方法

2)立体可视化

3)信息可视化

4)多分辨率方法

5)建模技术方法

6)交互技术方法与体系架构