
数据可视化,信息可视化,知识可视化三者的区别和联系
概述 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。
“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
基本概念 数据可视化技术包含以下几个基本概念:①数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所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演和计算;③数据分析:指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;④数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
目前数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划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等。
历史 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。
更近一些的时候,可视化也日益尤为关注数据,包括那些来自商业、财务、行政管理、数字媒体等方面的大型异质性数据集合。
二十世纪90年代初期,人们发起了一个新的,称为“信息可视化”的研究领域,旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。
因此,目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。
自那时起,数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大;因而,最好是对其加以宽泛的定义。
数据可视化指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。
与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
数据可视化的适用范围 关于数据可视化的适用范围,目前存在着不同的划分方法。
一个常见的关注焦点就是信息的呈现。
例如,迈克尔·弗兰德利(2008)提出了数据可视化的两个主要的组成部分:统计图形和主题图。
另外,《Data Visualization: Modern Approaches》(意为“数据可视化:现代方法”)(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主题 : 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 所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。
另一方面,Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角,将这一领域划分为如下多个子领域: 1)可视化算法与技术方法 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)交互技术方法与体系架构 数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性:依据数据及其内在模式和关系,利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。
其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。
这些思想和概念极其重要,对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。
《Data Visualization: The State of the Art》(意为“数据可视化:尖端技术水平”)一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。
相关领域 上海献峰网络指出数据采集(有时缩写为DAQ或DAS),又称为“数据获取”或“数据收集”,是指对现实世界进行采样,以便产生可供计算机处理的数据的过程。
通常,数据采集过程之中包括为了获得所需信息,对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。
数据采集系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感器,而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。
数据分析 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。
数据治理 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 数据管理 数据管理,又称为“数据资源管理”,包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。
对于数据管理,DAMA所提出的正式定义是:“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行过程”。
这项定义相当宽泛,涵盖了许多可能在技术上并不直接接触低层数据管理工作(如关系数据库管理)的职业。
数据挖掘 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。
数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究;其中,这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。
概述 数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。
但是,这并不就意味着,数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
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数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
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数据可视化优势
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CA公司表示,在ICSA的测试中,eTrust EZ Antivirus 软件甚至连“In-The-Wild”恶性病毒也可以100%地检测出来。
除此以外,CA公司还提供包括eTrust EZ Antivirus在内的反病毒解决方案组件“eTrust EZ Armor”。
eTrust EZ Antivirus 简体中文版永久升级页面,进入选择下载Norman Virus Control 简体中文版软件出处: MD5 2df372abaf750fe2ab4f395709aaddad 软件等级 ★★★★★软件大小 12490 KB应用平台 Win 98\\\/ME\\\/NT\\\/2000\\\/XP\\\/2003发布时间 2005-09-29授权方式 商业软件下载次数 4285软件简介:Norman Virus Control 简体中文注册版,这是一款在欧洲鼎鼎有名的病毒防护软件,可以用来保护工作站和服务器不受病毒侵害,其采用先进的签名检测技术、启发式的分析和宏证明技术以保护所有的已知和未知病毒进入系统,并清除所有已受的感染;识别和剔除所有类型病毒,包括文件和引导区病毒...结合传统和拥有专利的启发式的“查找并消灭”技术,精确的检测到最新的以及未知的病毒、网络蠕虫,特洛伊木马和逻辑炸弹,而在它们破坏之前进行隔离或者删除,操作简单,功能强大,可通过官方页面下载病毒库更新。
Norman Virus Control 简体中文版,进入选择下载软件名称:Sophos Anti-Virus V3.98 for Linux注意这是LINUX版本软件出处: MD5 270abea4de67e07afd72c44d12cd9889 软件等级 ★★★★★软件大小 15336 KB应用平台 Linux发布时间 2005-09-24授权方式 商业软件下载次数 1159软件简介:Sophos Anti-Virus V3.98 for Linux,09月23日发布,最好的杀毒防毒软件之一,合适网络管理者小到局域网使用,大到multi-server、multi-platform WANs,可用于普通和网络操作系统,保护个人PC、工作站、服务器以及邮件系统...其病毒库接近七万,杀毒机制严谨,细致,防毒机制稳定,兼容性好,杀坏文件的可能性极小,能将各种渠道防的水泄不通,保证您的计算机不染病毒。
软件升级可以访问作者主页自由下载病毒库升级包IDE。
Sophos Anti-Virus V3.98 for Linux,进入页面选择下载软件名称:Ewido Security Suite v3.5 简体中文版软件出处: MD5 0fa0275d056756f9b3d00f8a523aad7e 软件等级 ★★★★★软件大小 6256 KB应用平台 Win 2000\\\/XP发布时间 2005-09-23授权方式 商业软件下载次数 11091软件简介:Ewido Security Suite简体中文注册版,这是一款网络安全防护软件,在电脑上已经安装的其它安全软件基础上,补充为一个完整的安全系统。
它能实时监测整个系统运行,监测内存,内核自保护,在线升级等。
程序可识别并清除187878 种不同的劫持程序、间谍软件、蠕虫病毒、自动拨号程序、木马病毒、键盘记录程序等,全面呵护你的网络安全。
安装的时候选择EN安装完毕后自动转换为简体中文版本。
Ewido Security Suite 简体中文版,进入页面选择下载软件名称:Panda Titanium Antivirus Plus Antispyware 2006软件出处: MD5 3627ef6e825cddf48a0fda7fd17541f9 软件等级 ★★★★★软件大小 22761 KB应用平台 Win 98\\\/ME\\\/NT\\\/2000\\\/XP\\\/2003更新时间 2006-01-28授权方式 商业软件下载次数 3600软件简介:Panda Titanium Antivirus Plus Antispyware 2006 零售版,中文名称是熊猫卫士钛金版2006防病毒软件,源自欧洲顶级杀病毒软件开发商Panda Software 独一无二的理念及品质,功能最先进的简单易用的防毒软件,完美阻挡来自INTERNET上各种威胁计算机安全因数,它不仅可以查杀病毒,还可以防止其它恶意程序威胁到你的计算机,比如拨号器、恶作剧、黑客工
网页设计心得体会
设计心得体会 网计心得体会一:学习网页设计和制作的心得体会我在网上进行的逻辑教学工作已经完成了,闲暇无事之余,便想将个人的主页——《思东书屋》重新进行一下规划和设计,为此购买了几本有关网页设计和制作的书籍,开始学习网页的基本语言HTML。
尽管网页制作方法早已经从最简单的文本编辑器发展到可视化的网页编辑工具,但是,编辑形式的改变并没有影响到HTML语言的整体结构,它只是简化了编程方式,用直观的具体形式取代了传统的不可见的抽象形式。
这就如同哲学理论自身发展的两个阶段——理性的思辨和直观的图像一样。
目前,人们对用图像解说认识过程和逻辑规则还缺乏深刻的认识,总是习惯于语言表达方式,不知道语言表达的缺陷是片面性和抽象性,而图像形式则具有直观性和具体性这一特点。
如今我们生活的时代已经进入到互联网的动漫时代,此时抽象的语言表达方式与时代发展的脉搏呈现出极不同步的状态,这种表达方式远远落后于时代科学技术创新和发展取得的成果,它明显地缺乏与时俱进的特点。
人们只要看看有关系统论的教材,就会被书中展示的图形和图像所吸引。
由此看来,作为时代的哲学理论也应该充分利用电脑给人们带来的多媒体技术,通过编制幻灯片、动画片和电脑仿真模式展开既直观又生动的教学,只有这样做才能使哲学理论跟上时代发展的步伐,真正做到与时俱进。
从互联网的操作平台和编程语言的发展过程中我们可以清楚地看到,逻辑思维在当今时代具
你们比较常用的信息可视化工具哪款
未至科技鹦鹉可分析文章关键词并赋予权重,自动总结文章主题,将连续的自然语言文本切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列;将文本中特定类型的事物名称或符号识别出来。
目前已应用于多个行业领域,同时也包括一些通用领域如人名、地名、机构名、时间日期等。
数据可视化的发展阶段
就是展现量,点击量,咨询人数,成交人数,相关金额,汇总;都做成图表,可以一眼看出来的,不要多写文字。
如果你们公司开了付费推广的,需要单独统计活动的这些数据,然后将活动期的数据,跟去年同期的数据进行对比,总结下活动的效果,即效果好或不好的的合理推测,针对这些情况规划下个月的活动方案



