前言

伴隨著大數據時代的到來，數據可視化成為一個熱門的話題，引起了人們極大的關注。本文從數據可視化研究概述、定義、常用的數據可視化工具及應用技術路線介紹數據可視化。

1.數據可視化研究概述

數據可視化，可以增強數據的呈現效果，方便用戶以更加直觀的方式觀察數據，進而發現數據中隱藏的信息。可視化應用領域十分廣泛，主要涉及網絡數據可視化、交通數據可視化、文本數據可視化、數據挖掘可視化、生物醫藥可視化、社交可視化等領域。依照CARD可視化模型，將數據可視化過程分為：數據預處理、繪制、顯示和交互這幾個階段。依照SHNEIDERMAN分類，可視化的數據分為：一維數據、二維數據、三維數據、高維數據、時態數據、層次數據和網絡數據。其中高維數據、層次數據、網絡數據、時態數據是當前可視化的研究熱點。

高維數據目前已經成為了計算機領域的研究熱點，所謂高維數據是指每一個樣本數據包含p（p≥4）維空間特征。人類對于數據的理解主要集中在低維度的空間表示上，如果單從高維數據的抽象數據值上進行分析很難得到有用的信息。相對于對數據的高維模擬，低維空間的可視化技術顯得更簡單、直截。而且高維空間包含的元素相對于低維空間來說更加更復雜，容易造成人們的分析混亂。將高維數據信息映射到二三維空間上，方便高維數據進行人與數據的交互，有助于對數據進行聚類以及分類。高維數據可視化的研究主要包含數據變化、數據呈現兩個方面。

層次數據具有等級或層級關系。層次數據的可視化方法主要包括節點鏈接圖和樹圖２種方式。其中樹圖（treemap）由一系列的嵌套環、塊來展示層次數據。

為了能展示更多的節點內容，一些基于“焦點＋上下文”技術的交互方法被開發出來。包括“魚眼”技術、幾何變形、語義縮放、遠離焦點的節點聚類技術等。

網絡數據表現為更加自由、更加復雜的關系網絡。分析網絡數據的核心是挖掘關系網絡中的重要結構性質，如節點相似性、關系傳遞性、網絡中心性等，網絡數據可視化方法應清晰表達個體間關系以及個體的聚類關系。主要布局策略包含結點鏈接法和相鄰矩陣法。

時間序列數據是指具有時間屬性的數據集，針對時間序列數據的可視化方法包含：線形圖、動畫、堆積圖、時間線、地平線圖。

數據可視化伴隨著大數據時代的到來而興起，可視化分析是大數據分析不可或缺的一種重要手段和工具，只有在真正理解可視化概念本質后，才能更好的研究并應用其方法和原理，獲得數據背后隱藏的價值。

2.數據可視化的定義

數據可視化，是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。可視化技術是利用計算機圖形學及圖像處理技術，將數據轉換為圖形或圖像形式顯示到屏幕上，并進行交互處理的理論、方法和技術。它涉及計算機視覺、圖像處理、計算機輔助設計、計算機圖形學等多個領域，成為一項研究數據表示、數據處理、決策分析等問題的綜合技術。

2.1數據可視化的基本概念

1）數據空間

由n維屬性、m個元素共同組成的數據集構成的多維信息空間。

2）數據開發

利用一定的工具及算法對數據進行定量推演及計算。

3）數據分析

對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，從而可以多角度多側面的觀察數據。

4）數據可視化

將大型數據集中的數據通過圖形圖像方式表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息。

2.2數據可視化的標準

為實現信息的有效傳達，數據可視化應兼顧美學與功能，直觀的傳達出關鍵的特征，便于挖掘數據背后隱藏的價值。

可視化技術應用標準應該包含以下4個方面：

1）直觀化

將數據直觀、形象的呈現出來。

2）關聯化

突出的呈現出數據之間的關聯性。

3）藝術性

使數據的呈現更具有藝術性，更加符合審美規則。

4）交互性

實現用戶與數據的交互，方便用戶控制數據。

3.常用的數據可視化工具

1、excel：可以在excel中選擇插入圖表，選擇你想要的圖表，然后進行標題、坐標軸等設置，操作相對多點，有餅圖、折線圖、柱狀圖等常見圖表。

2、Tabluea：之前他為了學習特地花錢買過Tabluea的個人版，話說真的蠻貴的，一年要999刀，就只買了一年，我也玩過他們很多功能，工具挺不錯的，功能挺強大的，可視化效果不錯。

3、BDP個人版：直接把表格數據上傳，然后拖拽數據到X軸（維度欄）、Y軸（數值欄），點一下選擇你想要的可視化圖表就行，除了常見圖表，還有數據地圖、漏斗、詞云、旭日等酷炫圖表~~

4.數據可視化面臨的挑戰

伴隨著大數據時代的到來，數據可視化日益受到關注，可視化技術也日益成熟。然而，數據可視化仍存在許多問題，且面臨著巨大的挑戰。

大數據可視化存在以下問題：

1）視覺噪聲

在數據集中，大多數數據具有極強的相關性，無法將其分離作為獨立的對象顯示。

2）信息丟失

減少可視數據集的方法可行，但會導致信息的丟失。

3）大型圖像感知

數據可視化不單單受限于設備的長度比及分辨率，也受限于現實世界的感受。

4）高速圖像變換

用戶雖然能夠觀察數據，卻不能對數據強度變化做出反應。

5）高性能要求

對于靜態可視化對性能要求不高，因為可視化速度較低，性能要求不高，然而動態可視化對性能要求會比較高。

數據可視化面臨的挑戰主要指可視化分析過程中數據的呈現方式，包括可視化技術和信息可視化顯示。目前，數據簡約可視化研究中，高清晰顯示、大屏幕顯示、高可擴展數據投影、維度降解等技術都試著從不同角度解決這個難題。

可感知的交互的擴展性是大數據可視化面臨的挑戰之一。從大規模數據庫中查詢數據可能導致高延遲，使交互率降低。

在大數據應用程序中，大規模數據及高維數據使數據可視化變得十分困難。

在超大規模的數據可視化分析中，我們可以構建更大、更清晰的視覺顯示設備，但是人類的敏銳度制約了大屏幕顯示的有效性。

由于人和機器的限制，在可預見的未來，大數據的可視化問題會是一個重要的挑戰。

5.數據可視化技術的發展方向

1）可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系。數據可視化可以幫助人們洞察出數據背后隱藏的潛在信息，提高了數據挖掘的效率，因此，可視化與數據挖掘緊密結合是可視化研究的一個重要發展方向。

2）可視化技術與人機交互擁有著緊密的聯系。實現用戶與數據的交互，方便用戶控制數據，更好地實現人機交互這是我們一直追求的目標。因此，可視化與人機交互相結合是可視化研究的一個重要發展方向。

3）可視化與大規模、高維度、非結構化數據有著緊密的聯系。目前，我們身處于大數據時代，大數據時代，大規模、高緯度、非結構化數據層出不窮，要將這樣的數據以可視化形式完美的展示出來，并非易事。因此，可視化與大規模、高維度、非結構化數據結合是可視化研究的一個重要發展方向。