一、数据可视化概述
1、什么是数据可视化
在计算机视觉领域,数据可视化是对数据的一种形象直观的解释,实现从不同维度观察数据,从而得到更有价值的信息。
- 抽象的、复杂的、不易理解的数据
- 图形、图像、符号、颜色、纹理等
- 具备较高的识别效率
- 数据本身所包含的有用信息
2、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
- 数据可视化能够帮助我们对数据有更加全面的认识
- 数据可视化能够在小空间中展示大规模数据
3、案例展示
1)电影台词含义可视化
2)南丁格尔图
3)文字和可视化对比效果
4、数据可视化的作用
- 记录信息
- 分析推理
- 信息传播与协同
5、数据可视化分类
1)科学可视化
面向科学和工程领域,如何以几何、拓扑和形状特征来呈现数据中蕴含的规律
自然科学
物理
化学
生物学
医学
航空航天
气象气候
颜色映射
轮廓法
将数值等于某一指定指定阈值的点连接起来的可视化方法
2)信息可视化
是结构化、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
信息可视化
地理信息
时变数据
层次数据
网络数据
非结构化数据
地理信息
- 空间数据:地理信息数据
时变数据
- 时变数据可视化采用多视角、数据比较等方法体现数据随时间变化的趋势和规律
层次数据
网络数据
- 不具备层次结构,结构更加复杂自由
3)可视化分析学
由于数据分析的重要性,将可视化与数据分析结合
6、数据可视化发展历史与未来
1)数据可视化发展史
- 17世纪之前:图表萌芽
- 几何图表和地图
- 展示重要信息
- 1600-1699年:物理测量
- 时间、距离、空间
- 测量理论与设备的完善
- 1700-1799年:图形符号
- 等值线
- 轮廓线
- 折线图
- 柱状图
- 饼状图
- 1800-1900年:数据图形
- 柱状图
- 饼图
- 直方图
- 折线图
- 1900-1949年:现代启蒙
- 广泛应用于政府、商业和科学
- 提供新的洞察和发现机会
- 多维数据可视化和心理学介入
- 1950-1974年:多维信息的可视编码
- 《图形符号学》,构成图形的基本要素和图形设计的框架
- 1975-1974年:多维统计图形
- 网络、层次、数据库、文本等非结构化与高维数据
- 信息可视化发展成一门学科
- 1987-2004年:交互可视化
- 实时数据可视化系统
- 2004年至今:可视分析学
- 数据分析至关重要
- 辅助用户挖掘出有用信息,做出决策
2)数据可视化的未来
- 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
- 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