9.1.2 信息可视化

更新于 2026年10月10日 版权声明
9.1.2 信息可视化

信息可视化(information visualization)是对抽象数据进行(交互式的)可视化表示以增强人类感知的研究。抽象数据包括数值和非数值数据,如文本和地理信息。然而,信息可视化不同于科学可视化:信息可视化侧重于选取的空间表征,而科学可视化注重于给定的空间表征。

信息可视化这个领域起源于人机交互、计算机科学、图形、传媒设计、心理学和商业方法领域的研究。它被越来越多地用于科学研究、数字图书馆、数据挖掘、金融数据分析、市场研究、制造业生产管理和药物发现。

信息可视化认为可视化和交互技术可以借助人眼通往大脑的宽频带通道来让用户同时目睹、探索并理解大量的信息。信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。

数据分析是工业应用研究和解决问题中不可或缺的部分。最基本的数据分析方法有可视化(直方图、散点图、表面图、树状图、平行坐标图等)、统计学(假设检定、回归分析、PCA等)、数据挖掘(关联挖掘等)以及机器学习方法(聚类分析、分类、决策树等)。在这些方法中,信息可视化或可视化数据分析,是人类分析师的认知能力最仰仗的,可以发现那些被人类的想象和创造力所限制的非结构化的“可操作的见解”(actionable insights)。分析师无须学习任何复杂的方法来解释数据是如何可视化的。信息可视化也是一种假设生成方案,通常后续会进行更多分析或形式化的分析,如统计假设检验。(https://www.daowen.com)

如图9.2所示,这张图表示的是2005年年初因特网的部分映射。图中的点表示因特网中的网络节点,即IP地址;图中的线表示两个节点之间的网络延迟。从可视化的图中可以清晰地看出网络的拓扑结构。

图示

图9.2 部分因特网网络映射图

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