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，在今天依然这么使用。19世纪初，他出版了《 Statistical Breviary 》一书，里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最常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，最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，以使得能够明确地、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、形状等能够有更好更快的认识。经过可视化之后的数据能够加深人对于数据的理解和记忆。

    例如有以下的数据，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

    数据可视化的手法很多，其中有一些共通的视觉要素，整理如下。

• 坐标。数值的位置被对应到直角坐标系或极坐标系上。

• 大小。数据的大小被对应到图形的大小。

• 色彩。数值的分类和界限等对应到颜色的不同。

• 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

    目前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
• 网站的显示
• 文章与资源
• 工具与服务

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

• 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 ）很相近，有时几乎可以等同。但严格来说它们是不同的，它们的不同可以总结为一句话：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