数据可视化的一些知识

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完满且闲雅灬抹香鲸P
2022-07-11 · TA获得超过1.8万个赞
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我们知道,计算的目的是从数据中获得洞察力。可视化技术是一种将数据转换成几何图形表示的技术,它能够直观地展现数据,提供自然的人机交互的能力。
简而言之,可视化是一种数据的可视表现形式以及交互技术的总称。它通过图形化的方式把数据表现出来,方便用户进行观察和理解,并帮助用户对数据进行探索(Exploration)、发现(Discover)数据里隐藏的模式,获得对大量数据的理解和洞察力(Insight)

常话说: 一幅图胜过千言万语 ,即某些事物用文字来表达相当烦琐,很不真观,但是用图形来表现,则非常容易把握和理解。
以地图导航为例,从杭州的武林广场到西湖音乐喷泉之间的路,文字和地理信息分别如下图:

在地图上我们可以一目了然地看到线路的全貌。通过对关键的换乘点进行点击,就可以获得时一步的线程信息。这个实例生成地展示了可视化的直观性。
在大数据时代,数据来源多样,数据的规模巨大,可视化技术可以帮助我们对数据进行观察,理解、探索和发现。

可视化的一般过程以下图1-3所示:

目前,可视化领域包括三个主要分支,分别是 科学可视化(Scientific Visualization) 、 信息可视化(Information Visualization) 以及 可视分析(Visual Analytics) 。
可视化领域的顶级学术会议是 IEEE VIS ,它包含三个分会,正好分别对应数据可视化的三个分支。
在数据可视化领域,科学可视化是其中最成熟的一个研究分支,它主要面向自然科学实验、探测活动(如天文观测)、计算机模拟所产生的数据进行建模、操作和处理。科学可视化是针对特定领域的,比如:天文观测、地震研究、医学研究、核物理研究、石油勘探等,其数据类型较为单一,数据中一般带有物理和几何结构数据,可视化的任务一般是固定的。

科学可视化和信息可视化在目标任务、应用领域、数据类型、主要方法、面向的用户等方面的主要区别如下表:

可视化的目的是把复杂数据有效地展出来,首要的原则是 准确(Precision) 和 清晰(Clarity) 。
准确是指可视化结果反映的是数据的本来面目或者本质(Substance);
清晰是指可视化结果所表达的含义要明确。

直言图 ,也称为频率直方图(Frequency Histogram),它是统计学中用于表示频率分布的图形。在直角坐标系中,横坐标表示随机变量的取值,横轴一般划分成一系列的小区间,每个区间对应一个分组,作为小矩形的底边。纵坐标表示频率,每个分组的小矩形的高度表示随机变量取值落入该区间的频率。一系列的小矩形构成频率直方图。
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