前言：根据人大《数据科学概论》第十章。 主要内容包括可视化的定义、可视化的意义、可视化的一般过程、科学可视化与信息可视化、可视化原则、可视化实例、可视化的挑战与趋势、可视化分析技术、探索性数据分析、可视化工具。
一、可视化的定义可视化是数据可视表示形式及交互技术的总称。
通过图形表示数据，使用户更容易观察和理解。 它还可以帮助用户探索数据，发现数据中隐藏的模式，获得对数据的洞察力和理解。
二、用文字/数字表达有可视化意义的东西，虽然相当麻烦，但用图形表达的话，更容易把握和理解。
大数据时代，数据来源多样，数据规模巨大，可视化技术有助于我们观察、理解、探索、发现数据。
三.可视化一般过程过滤，映射，渲染，交互
过滤器，(Filtering )选择原始数据集的一部分进行可视化。 映射，(Mapping )是指将抽象数据转换为可视化表示的过程。 在图形渲染库和图形卡的帮助下，(Rendering )将映射数据绘制为二维或三维图形。 交互，(Interaction )是指计算机对用户的特定行为做出的反应。 例如，计算机可以识别用户的手势，并适时改变呈现效果。 3358www.Sina.com/和映射两个环节是实现这一目标的关键。
四、科学可视化与信息可视化目前，可视化领域包括三个主要分支，分别为交互、科学可视化、信息可视化等。
五.可视化原则可视化的目的是有效展示复杂数据，首要原则是可视分析和准确。
准确是指可视化结果反映数据真实身份或本质清晰，是指可视化结果，表达含义必须明确。 另外，必须竭尽所能
在更小的空间内，用最少的图形，在最短的时间内，向用户传达最多的信息。 合理简化数据，突出重点。 的结果要可视化，需要弄清事物的相互关系，以及事物的变化趋势，便于用户对相似的事物进行比较。 在使用用户熟悉的东西比较需要比较的数据的可视化设计过程中，要考虑增加交互方式和动画效果。 动画效果可以从时间和空间维度描述事物发展变化的过程，为用户创造沉浸式体验。 六.可视化实例散点图、直方图、折线图、柱状图、树形结构、圆锥树、信息立方体、叠置河流、旅游景区热图、高维数据可视化、高维数据可视化。
七、可视化挑战和海量趋势异构数据可视化，对算法设计和硬件基础设施提出了更高的要求。 各种新硬件应用于可视化领域，可视化系统将支持更高显示分辨率的可视化技术应用于更多业务领域的可视化技术，支持更多样化数据可视化的新研究热点是基于可视化和可视化分析结果讲故事、说故事， 另外，完整讲述故事的优秀可视化软件提供了更强的可视化分析能力八、可视化分析技术清晰
数据(Data )是包括统计模型、机器学习、数据挖掘模型在内的所有可视化分析的基础模型(Model )。 利用可视化来探索数据中的变量之间的关系。
可视分析包括三个要素
探索电路描述了分析人员如何与可视化分析系统交互，目的是生成新的可视化结果和调整模型，并在此基础上分析数据。 涉及可视分析包括三个回路：和动作。 验证包含洞察和假设的电路。 会产生新的知识回路，分析者会寻找某个假说的证据，或者从数据中学习新的知识。 从证据到知识，需要推理的过程。 九、探索式数据分析探索式数据分析是指对现有数据在尽可能少的先验假设下进行探索，逐步了解数据特征。
在我们对数据的内在特征、蕴含的信息缺乏足够的经验，不知道用什么样的统计分析、数据挖掘、机器学习方法进行分析的情况下，探索性数据分析是一种有效的分析方式。
在探索式数据分析中降维高维数据是指降维数据和特征的维数，一般分为线性降维和非线性降维。
降维的方法有主成分分析、线性判别分析、多维尺度分析等。
十.可视化工具D3.js
金属材料
Prefuse
降低维度。
降维的方法有主成分分析、线性判别分析、多维尺度分析等。
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