数据可视化（ Data Visualization ）起源于18世纪，William Playfair 在他出版的书籍《 The Commercial and Political Atlas 》中第一次使用了柱形图和折线图。
当时是为了表示国家的进出口量，在今天依旧这么使用。19世纪初，他出版了《 Statistical Breviary 》一书。里面第一次使用了饼状图。这三种都是至今最经常使用的最著名的可视化图形。19世纪中叶。数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年。在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年。IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立[1]。随着2012年世界进入大数据时代。数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。
1. 数据可视化是什么
The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating information clearly and effectively.
数据可视化的目的，是要对数据进行可视化处理，以使得可以明白地、有效地传递信息。
--- Vitaly Friedman
2. 为什么可视化之后会更好
比起枯燥乏味的数值，人类对于大小、位置、浓淡、颜色、形状等可以有更好更快的认识。
经过可视化之后的数据可以加深人对于数据的理解和记忆。
比如有下面的数据。你能一眼看出哪一个最大吗？
【 321, 564, 1391, 245, 641, 798, 871 】
可视化之后呢？
这样是否易于理解了呢？
3. 数据可视化的构成要素
数据可视化的手法非常多。当中有一些共通的视觉要素。整理例如以下。
- 坐标。数值的位置被相应到直角坐标系或极坐标系上。
- 大小。
数据的大小被相应到图形的大小。
- 色彩。数值的分类和界限等相应到颜色的不同。
- 标签。
数值的特征用标签来标记。
- 关联。数值之间的联系。用关联线条等连接起来。
4. 数据可视化的适用范围
眼下存在着多种划分方法，常见的有[2]：
《Data Visualization: Modern Approaches》（“数据可视化：现代方法”，2007）中阐述了数据可视化的下列主题：
- 思维导图
- 新闻的显示
- 数据的显示
- 连接的显示
- 站点的显示
- 文章与资源
- 工具与服务
Frits H. Post（2002）从计算机科学的视角，将这一领域划分为例如以下多个子领域：
- 可视化算法与技术方法
- 立体可视化
- 信息可视化
- 多分辨率方法
- 建模技术方法
- 交互技术方法与体系架构
5. 数据可视化和信息可视化的关系
数据可视化（ Data Visualization ）和信息可视化（ Information Visualization ）非常相近。有时差点儿能够等同。但严格来说它们是不同的，它们的不同能够总结为一句话：数据可视化是对数字信息进行可视化，信息可视化是对数字信息和非数字信息进行可视化。
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[1] データ可視化「実践」入門。森藤大地，あんちべ，2014
[2] http://zh.wikipedia.org/wiki/数据可视化