数据可视化的发展阶段
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发布时间：2022-04-24 16:04
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热心网友
时间：2023-09-07 05:16
数据可视化领域的起源，可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。 1987年，由布鲁斯·麦考梅克、托马斯·德房蒂和玛克辛·布朗所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》（意为“科学计算之中的可视化”） ，对于这一领域产生了大幅度的促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而，就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模庞大的数据集。
短语“Visualization in Scientific Computing”（意为“科学计算之中的可视化”）后来变成了“Scientific Visualization”（即“科学可视化”），而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。 数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
数据分析的类型包括：
1）探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。
2）定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
2010年后数据可视化工具基本以表格，图形（chart），地图等可视化元素为主，数据可进行过滤，钻取，数据联动，跳转，高亮等分析手段做动态分析。
可视化工具可以提供多样的数据展现形式，多样的图形渲染形式，丰富的人机交互方式，支持商业逻辑的动态脚本引擎等等。
不同于一般的Dashboard或者Reporting产品，永洪科技的BI前端是发现型的：交互手段丰富，分析功能强大。用户可以进一步与数据互动(Interactive)，过滤(Filter)、钻取(Drill)、刷取(Brush)、关联(Associate)、变换(Transform)等等技术，让用户能够：掌握信息，发现问题，找到答案，并采取行动。 数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图（enterprise view）所需的人员、过程和技术，数据治理旨在：
1）增强决策制定过程中的一致性与信心
2）降低遭受监管罚款的风险
3）改善数据的安全性
4）最大限度地提高数据的创收潜力
5）指定信息质量责任 数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用；不过，在科学领域，数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。
数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的，先前未知的，潜在有用信息的非凡过程”，以及“从大型数据集或数据库之中提取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大型交易数据集进行统计分析和逻辑分析，从中寻找可能有助于决策制定工作的模式的过程。 电商数据可视化，获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，电商数据通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。“通过视觉化，我们把信息变成了一道可用眼睛来探索的风景线，一种信息地图。当你在迷失在信息中时，信息地图非常实用。”在电商行业尤为如此。
热心网友
时间：2023-09-07 05:17
有关数据可视化的适用范围，一个常见的被关注的焦点就是对数据信息的呈现，有人将数据可视化分成了两个组成部分，即统计图形和主题图，但数据可视化中的图形表达信息所要表达的东西还是有很多数据信息要素的。
一个数据可视化过程的实现，它所要表达的主题似乎是少不了数据可视化中的思维导图或者是数据新闻的显示以及数据的显示，还有计算机连接的显示或是计算机中网站的显示以及有关数据方面的文章与资源，更有实现数据可视化的工具或是服务，所有这些主题都跟数据可视化中的图形设计与数据信息的表达有紧密关系。
数据可视化可被分为多个子领域
早就被人们形成了共识的计算机技术是实现数据可视化的最为关键的技术，而计算机技术在处理数据可视化的过程中，会有较多个技术方面的子领域，这些子领域技术一般都不包括数据可视化的算法与技术方法或者是立体可视化的技术以及信息可视化技术，还有计算机中的多分辨率方法或者是数据建模的技术方法以及计算机中那种交互技术跟体系架构的技术等等。数据可视化的成功，往往是鉴于数据可视化背后那些基本思想的完备性网页链接
数据可视化是计算机技术的延伸利用
实现数据可视化，计算机技术可谓是功不可没，是计算机技术根据数据及其内在模式跟关系，充分利用了计算机所生成的图像，用来获得对数据的深入认识或者是知识。人类自身就有相对广阔的感觉生物系统，以计算机技术用来操纵或者是解释像数据这样错综复杂的事物，其过程自然要涉及不同学科中的有关数据集的技术，并以计算机技术为主导，将这些数据集构建成大型的数据集合的模拟。
在现代科学领域，数据能实现了可视化，这对包括计算机技术在内的许多科学领域，如工程方法学或者是管理活动等，都有了精深而又广泛的影响，其实，数据可视化的实现，是各种科学应用领域跟计算机技术共同结合的产物。
