数据可视化（ Data Visualization ）起源于18世纪，William Playfair 在他出版的书籍《 The Commercial and Political Atlas 》中第一次使用了柱形图和折线图。

当时是为了表示国家的进出口量，在今天依旧这么使用。19世纪初，他出版了《 Statistical Breviary 》一书。里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最经常使用的最著名的可视化图形。19世纪中叶。数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年。在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年。IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立[1]。随着2012年世界进入大数据时代。数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。

1. 数据可视化是什么

    The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating information clearly and effectively.

    数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得可以明白地、有效地传递信息。

--- Vitaly Friedman

2. 为什么可视化之后会更好

    比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等可以有更好更快的认识。

经过可视化之后的数据可以加深人对于数据的理解和记忆。

    比如有下面的数据。你能一眼看出哪一个最大吗？

【 321, 564, 1391, 245, 641, 798, 871 】

    可视化之后呢？

    这样是否易于理解了呢？

3. 数据可视化的构成要素

    数据可视化的手法非常多。当中有一些共通的视觉要素。整理例如以下。

• 坐标。数值的位置被相应到直角坐标系或极坐标系上。

• 大小。

  数据的大小被相应到图形的大小。

• 色彩。数值的分类和界限等相应到颜色的不同。

• 标签。

  数值的特征用标签来标记。

• 关联。数值之间的联系。用关联线条等连接起来。

4. 数据可视化的适用范围

    眼下存在着多种划分方法，常见的有[2]：

   《Data Visualization: Modern Approaches》（“数据可视化：现代方法”，2007）中阐述了数据可视化的下列主题：

• 思维导图
• 新闻的显示
• 数据的显示
• 连接的显示
• 站点的显示
• 文章与资源
• 工具与服务

    Frits H. Post（2002）从计算机科学的视角，将这一领域划分为例如以下多个子领域：

• 可视化算法与技术方法
• 立体可视化
• 信息可视化
• 多分辨率方法
• 建模技术方法
• 交互技术方法与体系架构

5. 数据可视化和信息可视化的关系

    数据可视化（ Data Visualization ）和信息可视化（ Information Visualization ）非常相近。有时差点儿能够等同。但严格来说它们是不同的，它们的不同能够总结为一句话：数据可视化是对数字信息进行可视化，信息可视化是对数字信息和非数字信息进行可视化。

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[1] データ可視化「実践」入門。森藤大地，あんちべ，2014

[2] http://zh.wikipedia.org/wiki/数据可视化