可视化是什么意思？

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

数据可视化优点：

1.接受更快

人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。

2.增强互动

数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。

3.强化关联

数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。

可视化

在了解思维可视化之前，谈谈可视化问题。可视化是将大量的数据、信息、知识转化为一种人类的视觉形式，直观、形象地表现、解释、分析、模拟、发现或揭示隐藏在数据内部的特征和规律，提高人类对事物的观察、记忆和理解能力及整体概念的形成。

可视化最早出现在计算机科学中，并形成科学计算可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化、思维活动可视化等。首先我们主要了解信息可视化、知识可视化、知识图谱可视化，它们是目前可视化领域的三个主要概念和分支内容，是一种包含关系。我们可以把三者关系归纳图示如下：

2.如何理解“可视化”？

信息可视化、知识可视化和知识图谱的关系

信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现(如软件系统之中的文件，或者程序代码)。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。

2.如何理解“可视化”？

信息可视化侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的不具备固有二维或三维几何结构的点。信息可视化涵盖了数据可视化、信息图形、知识可视化、科学可视化以及视觉设计方面的所有发展与进步。在这种层次上，加以充分适当的组织整理，任何事物都是一类信息：表格、图形、地图，甚至包括文本在内。无论它们是静态的还是动态的，都将为我们提供某种方式或手段，从而让我们能够洞察其中的究竟，找出问题的答案，发现形形色色的关系，或许还能让我们理解在其他形式的情况下不易发觉的事情。不过，今天在科学技术研究领域，信息可视化这条术语一般适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。

首先，信息可视化是可视化研究的重要分支。自数据图形学诞生起，抽象信息的视觉表达手段一直被人们用来揭示数据和其他隐匿模式的奥秘。上世纪末问世的图形化界面，使人们直接与可视化的信息之间进行交互，从而造就和带动了十多年来的信息可视化研究的快速发展。其次，信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的技术方式。可视化的表达形式与交互技术是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势，使得用户能够目睹、探索以至迅速掌握大量的信息。此外，信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用，可以增强数据呈现效果，让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览，从而发现数据中隐藏的信息特征、关系和模式。信息可视化以认知心理学和图形设计为基础，可视化的数据来源分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。比如，各种各样数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在，这已经发展成为了一门独立的学科，也就是信息可视化。

信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域，但二者却有所不同。在信息可视化当中，所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集，而是具有自身内在固有结构的抽象数据。此类数据的例子包括：编译器等各种程序的内部数据结构，或者大规模并行程序的踪迹信息；网站内容；操作系统文件空间；从各种数据库查询引擎那里所返回的数据，如数字图书馆。信息可视化领域的另一项特点就是，所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境，如普通工作站、网站、PC机等等。

目前，信息可视化发展趋势是，以结构为中心的可视化研究范式向潜在现象的动态属性可视化研究转变、信息可视化技术与分析科学相结合、以用户为中心、可视化技术产品化与商品化。信息可视化在各个领域得到了十分广泛的应用，包括在医药学、生物学、工业、农业、军事等领域都有使用。最近几年在金融、网络通信和商业信息等领域信息可视化也被大范围地应用，成为信息可视化中新的研究热点；特别是大数据等相关技术的出现，信息可视化更受到社会各界的关注。

知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域，它应用视觉表征手段促进群体知识的传播和创新。保罗·莱斯特曾说：“今天的现实是，我们周遭的世界以视觉为主要媒介，我们对世界的理解不是通过文字，更多的是通过视觉。” 知识可视化发展时间很短，正式成为一个新兴的研究领域起源于2004年。知识可视化主要研究视觉表征的使用，主要目的是改进两人或多人间知识的创造与转移；知识可视化是指能用来构建和传递复杂观点和内容的所有图形手段和方式。

知识可视化的目标在于传输见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。在一个知识可视化框架中，对一个有效的知识传递，要注意以下三个方面：知识的类型指的是要识别需要传递的知识的类型；接受者类型指的是鉴别目标群体和接受者的前后关系；可视化类型是指建立一个简单的分类方法，把已存在的可视化方法组织成一个统一的结构。

知识可视化工具很多，根据不同的角度有不同的分类：从可视化方式的角度分为启发式草图、概念图表、视觉隐喻、知识动画、知识地图、科学图表；从认知工具的角度有概念图、思维导图、认知地图、语义网络、思维地图；从知识可视化分类理论的角度有知识地图、图画、矩阵图、维恩图、流程图、树形图、鱼骨图、组织图等。

目前，知识可视化研究中需要重点关注以下问题：首先，可视化技术必须同数据挖掘有更紧密的联系；其次，可视化系统需要提高数据可视化技术的人机交互能力；再次，可以先开发针对某类特定领域的可视化系统；最后，需要组织力量开发可视化商业软件。

知识域可视化，是以科学文献知识为对象，显示学科的发展进程与结构关系的一种图形，具有“图”和“谱”的双重性质与特征，主要是对文献和文献内容的知识单元进行可视化。

知识图谱作为对科学知识及其间的关系可视化所得出的结果，具有较为直观、定量、简单与客观等诸多优点，是一种有效的、综合性的可视化分析方法和工具，被广泛应用并取得较可靠的结论；目前已成为科学计量学、管理学、科学学和情报学等领域的研究热点与实践探索趋势。

采用数学的方法，以图形的方式来表达知识的演进乃至知识本身并不是现代社会才有的现象，这来源于数学中的图论。在科学知识脉络的表达上，历来就有使用图谱的传统，由于以往科技发展水平缓慢以及需要处理的信息量相对较少，人们仅仅使用简单的二维图形来表达知识的发展脉络。

知识图谱的正式起源最早可追溯到文献计量学和科学计量学的诞生时期，1938年伯纳尔制作了早期学科图谱。1948年埃尔林厄姆手工绘制了图表形象地展示了自然科学和技术分支学科间的关系。同年，普赖斯用简单的曲线可视化科学知识指数增长规律，这些是知识图谱的早期探索成果。到20世纪50年代，加菲尔德创制《科学引文索引》，并以编年体形式手工绘制引文网络图谱，通过引证网络展示特定领域的知识历时转移和交流情况；随后“文献耦合”、“科学引文网络”、“同被引”、“共词”、“引文可视化”等相继提出，科学知识可视化成为专门研究领域。

从20世纪末开始，随着计算机网络技术的迅猛发展，特别是信息可视化技术的突破，复杂网络理论和社会网络分析方法的引入，科学技术研究受到各国普遍重视，知识的数量、种类和结构呈快速变化，受到基因图谱、信息可视化、GIS和超文本可视化发展的影响而正式提出知识图谱。

知识图谱的重要作用有：①通过知识图谱较形象、定量、客观、真实地显示一个学科的结构、热点、演化与趋势，开拓学科基础新视角。②在科学知识的动态变化系统内，可视化知识进程与知识之间的联系，展示科学的进化与认知结构，完成知识发现的系列问题。③对图书情报学科具有更重要意义，目前图书情报研究“知识化”现象明显，知识图谱大有用武之地，不仅可以可视化学科知识结构，也有助于信息检索、分类与知识服务等。④知识图谱可描述、解释、预测和评价科学知识，学者发表的科学文献和其中知识单元的可视化，使得文献知识通过空间布局形象地展示，来揭示科学知识交流。

数据可视化是什么意思

数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

数据可视化 - 派可数据

数据可视化有什么好处

1、让数据更容易被消化

我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。

数据可视化 - 派可数据

2、让数据更容易传达信息

数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。

3、让数据更容易展现逻辑

通过数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。

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