数据可视化

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息[6]。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一[7]。

法国工程师查尔斯·约瑟夫·密纳德于1861年绘制的关于拿破崙帝國入侵俄罗斯的信息图

数据可视化领域的起源可以追溯到1950年代初的计算机图形学。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年，由布鲁斯·麦考梅克、汤姆斯·蒂凡提和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《》（意为“科学计算之中的可视化”）[8]，对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集[7]。

短语“”（意为“科学计算之中的可视化”）后来变成了“”（即“科学可视化”），而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。更近一些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业、财务、行政管理、数字媒体等方面的大型异质性数据集合。1990年代初，人们发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。因此，目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化”[7]。

自那时起，数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大；因而，最好是对其加以宽泛的定义。数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多[9]。

北京地铁2015年规划图

手绘心智图

关于数据可视化的适用范围，目前存在着不同的划分方法。一个常见的关注焦点就是信息的呈现。例如，迈克尔·弗兰德利（2008）提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图[1]。另外，《》（意为“数据可视化：现代方法”，2007）一文则概括阐述了数据可视化的下列主题[10]：

• 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

所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。

另一方面，Frits H. Post（2002）则从计算机科学的视角，将这一领域划分为如下多个子领域[7]：

• 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

数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性：依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《》（意为“数据可视化：尖端技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用[7]。