一、可视化的涵义 1、可视化的由来 “可视化”一词源于英文“Visualization”，译为“形象化”、“成就展现”等。事实上，将任何抽象的事物、过程变成图形图像等形象化的表示都可以称为可视化。 用可视化的手段来呈现信息已不是一个新奇的现象。最初的“可视化”可以追溯到几千年前，如古人洞穴里的绘画，而后的地图、科学图画和数据等。这些早期的可视化探索与运用在一定程度上以平直的向前方式对计算机形象化产生了重要影响。而可视化研究是一个新兴学科，它展现了一个迄今为止高度非结构化的研究领域，其中包括从事各个其他领域的
数据可视化是将数据转化为图形、图表和可视元素的过程，旨在帮助人们更好地理解数据、发现模式并得出洞察。在信息时代，数据可视化已经成为解决复杂问题、支持决策制定和传达信息的不可或缺的工具。本文将深入探讨数据可视化的重要性、不同类型的可视化方法、最佳实践以及如何有效地利用数据可视化来解锁数据的潜力。
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的，是数据可视化技术的持续发展，它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一，技术上的优势也为其创造了独特
数据可视化，对于很多人来说，并不是高不可攀和陌生的东西，无论是否是数据行业从业者，在日常的工作和汇报当中，都不免会使用到各种图表来直观的呈现数据。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation（英明泰思基金会）由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立，致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家，以及分布在全球的志愿者，我们创造性地践行着我们的使命：为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中，其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源，来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法，为了支持交互式
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
☞【实践】数据可视化技术指南（附加视频） 转自：36大数据 图为：美国立法程序 大数据是时下热议的话题，伴随着大数据，同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式，让大家意识到数据量的庞大，并不是所有的数据
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
在互联网时代，每时每刻都在产生大量的数据。而气象领域更是一个“大数据”领域。除地面观测站之外，在轨卫星每年也会产生PB级气象数据，还有大量的数值模式数据。
在黑客帝国中，一边是物理世界，一边是母体的数字世界，数字世界由海量的1和0构成，只是0与1构成的世界对于大部分人来说过于复杂，最终只有救世主尼奥能够看清：
最近在项目上常常听到这样的话：“我想要一个酷炫的数据大屏”，“设计一定要有科技感”，“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求，作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感？客户理解的数据大屏什么样？是数据还是可视化出了问题？？ 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历，从设计的角度，聊一聊什么是数据可视化，为什么需要可视化设计，以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计？(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前，想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展，大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门，小到个人，每天都在进行”读读”。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量信息中提取有用的信息，并能立即产生一定的相关结果，供决策者做出正确的决策。
秘密一： 现实中的数据往往很丑 大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。 这样的过程， 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过， 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有
在数据科学领域，数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据，进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念，也不知道如何实现它。所以，今天将带您了解数据可视化的定义，概念，实现过程和工具。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
随着网络技术的发展，网络攻击数量越来越多，攻击复杂度也不断增加，而安全可视化因具备能有效处理海量网络数据信息，捕获网络的全局态势，能通过对图形图像模式的分析帮助安全人员快速识别潜在的攻击和异常事件等优势被行业寄予厚望，安全可视化方案层出不穷，但在实际运用中是否真如大家所愿，还是说更多的沦为了一块徒有其表的面子工程？本期话题，我们就以网络安全可视化实用性为话题，就相关问题展开讨论。 近年来可视化已被多次提及，比如在运维和安全方向，但是做效果容易，要如何提高可视化的实用性，避免成为一项面子工程？ A1：
首先，简单介绍一下作者，宁海涛是211硕士毕业，先后学习Python进行深度学习模型构建以及可视化展示，当然还包括数据分析、数据处理、数据可视化等技能，此外，还特别擅长于使用R语言进行数据统计和可视化绘制，当然还有一些前端、爬虫等这里就不做解释，总之是一位比较全能的优质作者。从2020年5月一直到现在，已连载超过「185+优质原创文章」。
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
陈为，现任浙大计算机学院副院长、CAD&CG国家重点实验室教授，中国数据可视化领域的顶级学者。他领导的浙大VAG小组，多次在世界顶级可视化会议IEEE VIS发表重要论文。其编著的《数据可视化》一书，填补了中国在系统介绍数据可视化的基本理论和方法上的空白，成为可视化领域的经典参考书目。他经历了中国的数据可视化研究在过去二十多年里的曲折变化，他的故事，一定程度上也展现了中国“数据可视化”历史的缩影。
在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为数据最上层的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体，并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具，也
数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
项目地址：https://github.com/hediet/vscode-debug-visualizer
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长，越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
许多数据可视化工作者都提到一件事，就是开发可视化作品变得更简单了，但是效果难以评估。本文翻译自toptal的博文，让我们来看看优秀的可视化实践是如何实现的吧。
在业务设置中，数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据，并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
以上这张图片比较普遍现象的数据链路，如果你是厨师，最重要的肯定是做菜环节，也就分析环节。数据可视化只是最后的摆盘环节。
当我们提到气象领域卫星、雷达、数值预报等可视化的网站，可能首先想到的就是 windy。
介绍完优秀的可视化类别网站后(可视化图表种类不清楚？这两个宝藏参考网址推荐给你~~)，这一期，小编就给大家推荐如何去实现那么多种图表的在线可视化技巧(由于小编使用R进行可视化绘制较多，这里主要介绍关于R语言的)。主要内容如下：
有没有一种更优雅的 DeBug 方式，以更简洁的信息快速帮我们找到代码的问题所在？
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文我将简单介绍12款常用的Python数据可视化库，并在文末送出一本数据可视化书籍！
导语| 随着新冠疫情的发展，各个新闻资讯平台及自媒体在疫情的报道上，都在尝试除传统图文报道外的其他形式，以求基于大数据和新技术，能够更加全方位的、详实的、清晰的将事件内容展现给用户。在此期间，数据可视化新闻如疫情地图、短视频等，尤其发挥了重要作用。 · 什么是数据可视化？ 数据可视化指的是借助图形化手段，清晰有效地传达沟通数据和信息。通过数据的区别，可以将数据可视化简要分为以下几种类型：统计数据、关系数据、地理空间数据、时间序列数据以及文本数据可视化。 常见的数据可视化呈现方式主
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
大家好，我是小团，是数据原创自媒体 “城市数据团”众多数据分析师之一，目前主要担任数据可视化的工作。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
“数据可视化，不是单纯的数据呈现，更是对行业的理解，对使用感受的掌控，对专业数据的整理分析，我们精益求精，只为让决策更加高质高效。”——数字冰雹副总经理丁冬 来源：数据猿 记者：张艳飞 春夏 “数据
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
现在市场上有非常多的商业智能BI产品，几乎都在着重宣传其数据可视化功能的强大，给人造成一种商业智能BI就是数据可视化的印象。事实上商业智能BI并不等于数据可视化。要探究商业智能BI和数据可视化的区别，我们先要分别弄清楚这两个概念。
AI 科技评论消息，1 月 16 日，百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本，并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」（http://vis.baidu.com/）。除了这两大消息外，团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL，以及其他一系列重量级产品，包括 ECharts GL 1.0 正式版，ZRender 4.0 全新版本，WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示，内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
📷 转自：百度新闻实验室（公号ID：baidunewslab） 9月12日，在由中国传媒大学国际传媒教育学院、财新数据可视化实验室、百度新闻实验室联合主办的“京华论道——2015可视化与数据新闻分享会”上，中国传媒大学教授、大数据挖掘与社会计算实验室主任沈浩分享了他对当下技术与数据新闻关系的理念。他强调了数据可视化技术在数据新闻叙事和新闻理念当中角色的转变——在原有新闻理念的基础上，可视化技术拓展了新闻呈现方式，也成为传统新闻人才和数据新闻人才的巨大差异。沈浩认为他正在培养的是“懂新闻的数据艺术工
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