什么是可视化数据?它会有怎样的发展趋势和前景?
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。
随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变拍滑革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。
数据可视化的基本手段：
1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式提取出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
2、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。
3、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。
而 HT 拥有一套完整丰富的 2D 组态可供用户快速上手搭建，展示上拥有独特的主题风格设计，在各种比例下不失真，加上布局机制，解决了不同屏幕比例下的展示问题。通过数据对接的载入，可以搭建出一套完整的数据可视化系统的解决方案，应多各种行业上数据展示的需
主题风格的多样化
HT 的设计上拥有独特的设计风格，拥有多种主题可供选择，大体上不仅有清新简洁的淡色风格，也有酷炫科技的深色风格，搭配上用户的项目需求，可以打造出用户独有专属设计。在动画交互上，HT 的实现跟风格袭唤腊设计上同样地出彩，结合风格上的主题展示，融合出一套适用于各种屏幕下，风格主体鲜明以及动画交互舒适的数据可视化大屏展示。
主题风格的实现，是建立在 HT 特有的图纸设计机制下，在数据可视化系统实施的过程中，可以应用于各种屏幕的分辨率下。加上 HT 自身研发的开发插件 API 也同样地易于上手，可以实现解决许多行业上的数据可视化系统的应用。
拥有响应式（自适应）布局，可以兼顾各种比例大小下的屏幕，不会因为比例的变化而使得整体的排版错乱。布局功能不仅适用于大屏的整体排版上，在三维场景数据可视化系统搭配的左右系统数据面板上，依然可以使用 2/3D 融合嵌套的形式完成，而在面板的排列上也可以使用 响应式（自适应）布局，可以将搭载的数据充分地显示出来。HT 自身拥有一套适应各种场合的布局机制，可供用户在一些特殊的布局效果上完成特定的布局。
不同的动画会添加更多有趣的交互体验，一个舒适的面板交互，也必然离不开动画的实现。另一方面动画交互还可以依附在悬浮、点击以及双击等用户体验上来表现，从而达到用户视觉和体检的最大限度提升。
其中动画效果上的实现，可以匹配自己的需求在 HT 原有的动画函数上进行封装，例如实现淡入淡出、裁剪、摇晃、旋转以及数值的跳动等实现效果，我们可以在动画的函数封装上下功夫。动画的用处是为了使变动的数据视觉上感官，拥有舒适的感觉。而数据的搭载是数据可视化系统最关键的部分，一个解决方案的实施是对于一套行业上用户数据的管理和维护的体现，所以在数据对接的部分是至关重要的，而 HT 的数据搭载可以适应现在所有主流开发的数据对接的方案，不用过多地担心数据对接的问题，只需通过后端平台所采集的数据进行系统数据的接入，就可以使数据可视化嵌入灵魂。
身处大数据时代的我们，有着许多的数据集等着我们去发掘，通过一系列的数据分析，可以明白很多事件发展的趋势走向，不仅可以带来更好的生活体验，也能通过数据预测事件发生的方向。在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。
参考资料来源：
大数据时代，数据是非常重要的，怎样把它的重要之处就展示出来是我们需要掌握的，这就是本文要讲的重点数据可视化。
通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。
(一)谈谈数据可视化
人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解通过下面的有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
(二)什么是数据可视化
数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来早携带，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
感到兴奋了吗让我们来看一些不错的交互和静态数据可视化的例子。
(三)5个交互数据可视化的实例
(1)世界上的语言
这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。
这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。
(2)按年龄段分布的美国人口百分比
这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。Pew Research创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。
此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。
(3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史
体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分” – 根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量 – 在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。
(4)政治新闻受众渠道分布图
据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法隐瞎看到每个渠道之间的比较。
(5)Kontakladen慈善年度报告
不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师陆芦Marion Luttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。
数据可视化是关于数据视棚桐觉表现形式的科学技术研究。纯局其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉、以及用户界面，通过表达、建模以及对表面、立体、属性和动画的显示。其具备显示行业数据高维、多态、多场景、动态性的特点，实现海量数据的呈现及数据分析。
数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应做和让用学习和数据挖掘。
通过数据可视化可以帮助其高效理解大量数据，为企业或者机构挖掘潜在数据价值，给应急决策提供准确的数据支持。下面是图扑软件（Hightopo）的数据可视化案例分享图。
智慧楼宇_ 图扑软件
对于发展趋势的话，随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G 网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。
发展前景：我个人感觉还是很不派唯错的，毕竟这是趋势，而是这对工作、生活确实有帮助，人都不喜欢看一堆堆数据，好看的图表肯定能引起更大的兴趣和注意。
2016-05-05 · 知道合伙人数码行家
huanglenzhi
知道合伙人数码行家
向TA提问 私信TA
在学术界，现在可视化的期刊越来越多了。亚洲的pacific vis, 北美的transition vis, 欧洲的 Europ Vis。这粗丛些都是常见的还不算上顶级的期刊。可视化在学术界的运用已近变成香饽饽了。现在谁做研究出来的数据都是好几个GB的，需要有工具和专门的人员去做一个可视化来理解这些数据，而且很多二流的科研文章加上可视化，就可以纯凳扮投一流的期刊。
数据时代需要进行数据分析，我觉得data mining 或者是machine learning这些数据模型适合专业水平比较高的人。但是我们现在对数据的理解已近越来越迫切吧，需要让很多并没有专业背景的人了解数据就需要有人用可视化把数据转化成图像语言让人更好的了解。
