数据可视化

数据可视化是对数据可视化表示的科学和技术研究。其中，该数据的可视化表达定义为以一定的汇总形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。​

数据可视化技术包括以下基本概念：

①数据空间：它是由N维属性和M个元素组成的数据集构成的多维信息空间；

②数据开发：是指利用一定的算法和工具，对数据进行定量的推导和计算；

③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作来分析数据，从而多角度多侧面的观察数据；

④数据可视化：它是指将大型数据集中的数据以图形和图像的形式表现出来，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的过程。

数据可视化的方法很多，根据可视化原理的不同，可以分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等。

报表类，如JReportExcel水晶报表智能软件等（Smartbi），FineReport，ActiveReports报表等。

Bisexuality analysis tools, such as style   intelligence、Bo, BIEE,   pictographic technology ETHINK  , Yonghong  Z-Suite等。

国内数据可视化工具有BDP业务数据平台-个人版大数据镜像数据视图FineBI商业智能软件等。

数据可视化技术的基本思想是将数据库中的每个数据项表示为单个图元，大量的数据集构成一幅数据图像同时，数据的所有属性值都以多维数据的形式表示，可以从不同的维度来观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

基本手段

数据可视化主要是借助图形手段清晰有效地传达和交流信息。然而，这并不意味着数据可视化就其功能目的而言一定是乏味的，或者就其丰富多彩的外观而言一定是极其复杂的。为了有效地传达思想和概念，美学形式和功能需要齐头并进，通过直观地传达关键方面和特征，我们可以实现对相当稀疏和复杂的数据集的深入洞察。然而，设计师往往可以 不能很好地把握设计和功能之间的平衡，从而创建一个华而不实的数据可视化表单不能达到它的主要目的，即传达和交流信息。

数据可视化和信息图形、信息可视化、科学可视化和统计图形密切相关。当前，在研究、在教学和开发领域，数据可视化是一个极其活跃和关键的方面。数据可视化”这个术语将成熟的科学可视化领域和年轻的信息可视化领域结合起来。

数据可视化的应用范围有不同的划分方式。一个常见的焦点是信息的呈现。

迈克尔·弗兰德利(2008)提出了数据可视化的两个主要组成部分：统计图和专题图。

(《Data Visualization: Modern Approaches》)意为“数据可视化：现代方法”2007)总结了数据可视化的以下主题：

1）思维导图

2）新闻的显示

3）数据的显示

4）连接的显示

5）网站的显示

6）文章与资源

7）工具与服务

所有这些话题都与平面设计和信息表达密切相关。

另一方面，Frits H.  post  (2002)从计算机科学的角度来看，这个领域分为以下子领域：

1）可视化算法和技术方法

2）立体可视化

3）信息可视化

4）多分辨率方法

5）建模技术方法

6）交互式技术方法和架构

数据可视化

数据可视化的成功应该归功于其背后的基本思想的完整性。根据数据及其内部模式和关系，使用计算机生成的图像来获得深入的理解和知识。第二个前提是利用人类感觉系统的巨大带宽来操纵和解释复杂的过程、模拟涉及不同学科的数据集和具有不同来源的大规模抽象数据集。这些思想和概念极其重要，对计算科学和工程方法论以及管理活动产生了深远而广泛的影响。(《Data Visualization: The State of the Art》)意为“数据可视化：尖端技术水平”这本书集中在各种应用领域之间的相互作用和他们解决问题的独特的可视化技术。

数据可视化的起源可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们用计算机创造了第一批图形和图表。

科学可视化

1987年，布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗《Visualization in Scientific Computing》准备的国家科学基金会的报告（意为“科学计算中的可视化” 对这个领域有很大的推动和刺激作用。这份报告强调了新的基于计算机的可视化技术和方法的必要性。随着计算机计算能力的快速提高，人们建立了越来越多的大规模复杂数值模型，从而产生了各种庞大的数值数据集。同时，人们不仅使用医学扫描仪显微镜等数据采集设备生成大型数据集，还可以保存文本、用于收集数据的大型数字和多媒体信息数据库。因此，需要先进的计算机图形学技术和方法来处理和可视化这些庞大的数据集。

短语“Visualization   scientific calculation”意为“科学计算中的可视化”后来变成了“Visualization of science  ”即“科学可视化”前者最初指的是作为科学计算一部分的可视化：即计算机建模与仿真在科学和工程实践中的应用。

信息可视化

最近，可视化越来越关注数据，包括来自业务的数据、财务、行政管理、数字媒体和其他领域的大型异构数据集。20世纪90年代初，人们推出了一种新的叫做“信息可视化”该研究领域旨在支持许多应用领域中抽象异构数据集的分析。因此，在21世纪，人们正逐渐接受这个新名词，它涵盖了科学可视化和信息可视化“数据可视化” 。

数据可视化

数据可视化一直是一个不断发展的概念，其边界也在不断扩大；所以最好是广义的定义。数据可视化是指技术上先进的技术方法，允许使用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性和动画显示，并直观地解释数据。与三维建模等特殊技术方法相比，数据可视化涵盖的技术方法范围要广得多。