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浅析数据可视化的发展史

我多次

被炫目的数据可视化或信息可视化震惊,在我知道

这些图片背后的数据来源和发明

进程
后,更是为之诧异

不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机 视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型分别

以及动画、平面
渲染、用户交互等。相关范畴
有影像学、视知觉。空间剖析

、科学建模等。

这是发明

性设计美学和严谨的工程科学的出色

产物。用极美丽的方式
呈现可能十分

沉闷繁冗的数据,其表现和创作过程完好

能够

称之为艺术。所以我翻译了来 自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章,主要是鉴赏并提供一些参考资料

。我尽量查找了每张数据图表背后的背景,添加了标注和阐明

,希望那个辅佐

读者更 深化
天文
解这些图表所呈现的含义,而不只
仅是停留于对“美观
”的赞扬

上。这些图片不会说话,但它们比文字和言语
都更为有力。

数据可视化 Data Visualization信息可视化 Infographics 是两个相近的专业范畴
名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现,而信息图形(信息可视化)则是将非数字的信息中止

可视化。前者用于传送
信息,后者用于表现笼统
或复杂的概念、技术和信息。

而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个范畴
的统称。

数据可视化来源
于1960s计算机图形学,人们运用
计算机创建

图形图表,可视化提取出来的数据,将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的 展开

,人们创建

更复杂范围
更大的数字模型,展开

了数据采集设备和数据保管
设备。同理也需求
更高级的计算机图形学技术及办法

来创建

这些范围
庞大的数据集。随 着数据可视化平台的拓展,应用范畴
的增加,表现方式
的不时
变化,以及增加了诸照实
时动态效果、用户交互运用
等,数据可视化像一切
新兴概念一样边境
不时
扩 大。

而我们熟习
的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等,是最原始的统计图表,它们是数据可视化的最基础

和常见应用。作为一种统计学工具,用于创建

一条快速认识数据集的捷径,并成为一种令人信服的沟通伎俩

。传达存在于数据中的基本

信息。所以我们能够

在大量PPT、报表、计划

以及新闻见到统计图形。

但最原始统计图表只能呈现基本

的信息,发现数据之中的结构

,可视化定量的数据结果。

面对复杂或大范围
异型数据集,比如

商业剖析

、财务报表、人口状况

散布

、媒体效果反响

、用户行为数据等,数据可视化面临处置
的状况

会复杂得多。

可能要阅历
包括数据采集、 数据剖析

、数据管理
、数据管理、数据挖掘

在内的一系列复杂数据处置
,然后由设计师设计一种表现方式
,是平面
的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然 后由工程师创建

对应的可视化算法及技术完成
伎俩

。包括建模办法

、处置
大范围
数据的体系架构、交互技术、放大减少
办法

等。动画工程师思索
表面

材质、动画渲染 办法

等,交互设计师也会介入中止

用户交互行为方式

的设计。

所以一个数据可视化作品或项目的创建

,需求
多范畴
专业人士的协同工作才干
取得

胜利

。人类能够

支配
和解释如此来源多样、虚无缥缈

跨范畴
的信息,其自身

就是一门艺术。

数据可视化在展开

过程中,科学和工程范畴
的应用衍生出了分支:科学可视化——“应用
计算机图形学来创建

视觉图像,辅佐

人们了解

科学技术概念或结果的那些虚无缥缈

而又常常
范围
庞大的数字表现方式
”。

在计算机降生
之前,科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。应用
计算机的强大运算才干

,人类能够

运用
三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。

比如

应用
阅历

数据,科学可视化在天体物理学(模仿

宇宙爆炸等)、天文
学(模仿

温室效应)、气候
学(龙卷风或大气平流)模仿

人类肉眼无法察看

或记载
的 自然现象;应用
医学数据(核磁共振或CT)研讨
和诊断人体;或者在建筑范畴
、城市规划范畴
或高端工业产品的研发过程中发挥严重
重用。比如

汽车的研发过程 中,需求
输入大量结构

和资料

数据,模仿

汽车在遭到
撞击时怎样
变形。在城市道路规划的设计过程中,需求
模仿

交通流量。

固然
科学可视化的表现方式
关于
普通人比较

陌生

,像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受

专业锻炼
很难看懂。但理论

上科学可视化的成果曾经
渗透

到我们生活的每个角落。

90年代初期,信息可视化范畴
进入人们的视野。用于处置

对异质性数据中“笼统
”的部分

的剖析

。辅佐

人们了解

和察看

笼统
概念,放大了人类的认知才干

科学可视化和信息可视化的差别

比较

巧妙

,由于
科学可视化的大部分

处置
对象都是笼统
的概念。在伎俩

和技术上也有大量共同之处。所以边境
比较

含糊

在国外,许多大型企业、科研机构都会有相关部门中止

数据可视化研讨
,如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己

控制
的数据中止

可视化剖析

,如立功

地 图。在互联网上,那些控制
了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站,比如

digg,friendfeed,flickr或大型电子商务网站等,都有 实验性的可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较

空白的。

数据可视化的开发和大部分

项目开发一样,也是依据

需求来依据

数据维度或属性中止

选择

,依据

目的和用户群选用表现方式。同一份数据能够

可视化成多种看起来截然不同的方式

  • 有的可视化目的
    是为了观测、跟踪数据,所以就要强调实时性、变化、运算才干

    ,可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。

  • 有的为了剖析

    数据,所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份能够

    检索、交互式的图表

  • 有的为了发现数据之间的潜在关联,可能会生成散布

    式的多维的图表。

  • 有的为了辅佐

    普通用户或商业用户快速了解

    数据的含义或变化,会应用
    漂亮的颜色、动画创建

    生动、明了,具有吸收
    力的图表。

  • 还有的图表能够

    被用于教育、宣传或政治,被制造
    成海报、课件,出往常

    街头、广告手持、杂志和集会上。这类图表具有
    强大的压服
    力,运用
    猛烈

    的对比

    、 置换等伎俩

    ,能够

    发明

    出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会

    依据

    新闻主题或数据,雇用设计师来创建

    可视化图表对新闻主题中止

    辅助。

说了那么多,大家都能够

感遭到
数据可视化所应用价值,其多样性和表现力吸收
了许多从业者,而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是 动态还是静态的可视化图形,都为我们搭建了新的桥梁,让我们能洞察世界的究竟

、发现形形色色的关系,感受每时每刻盘绕
在我们身边的信息变化,还能让我们理 解其他方式
下不易发掘

的事物。

我经过
翻译这系列的文章,为数据可视化的发明

力所服气
,也为其所能降生
和展开

的背景环境所慨叹

。希望国内能有更多的跨范畴
人才的教育背景,能有展开

实验性项目的环境,设计师们能具有
更多的发明

力和专业素养,永远坚持
猎奇
心和敏感。

数据可视化相关的引擎/程序/工具(来自wiki百科)

  • Instantatlas
  • Data Desk
  • DAVIX
  • Eye-Sys
  • Ferret Data Visualization and Analysis
  • GGobi
  • IBM OpenDX
  • IDL (programming language)
  • Style Intelligence
  • OpenLink AJAX Toolkit
  • ParaView
  • Smile (software)
  • StatSoft
  • Visifire
  • VisIt
  • VTK
  • Yoix
  • Prefuse

信息可视化的相关办法

  • Cladogram (phylogeny) 分支图
  • Color alphabet 颜色
    字母表
  • Dendrogram (classification) 树状图
  • Information visualization reference model 信息可视化
  • Graph drawing 图形绘制
  • Halo (visualization technique) 晕轮法
  • Heatmap 热力型地图
  • HyperbolicTree 双曲树
  • Multidimensional scaling 多维尺度剖析
  • Problem Solving Environment 问题求解环境
  • Treemapping 矩方式
    树状图

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