信息可视化概述
信息可视化设计研究

要点三
信息可视化设计的实 践和研究活动不…
国内外已经建立了多个信息可视化研 究和设计的机构和平台,同时举办了 多个国际会议和研讨会。
信息可视化设计研究方向
信息可视化基础理论研究
包括信息可视化的基本原理、视觉认知理论、信 息设计原理等方面。
信息可视化应用研究
针对不同领域的数据和信息,开展信息可视化的 应用研究,如医疗健康信息可视化、社交网络信 息可视化等。
利用文本进行布局,如词云、文本树等。
可视化交互技术
拖拽交互
允许用户通过拖拽操作进行数据选择、放大/缩小、移动 等操作。
滑动交互
允许用户通过滑动操作进行数据滚动、缩放等操作。
点击交互
允许用户通过点击操作进行数据选择、放大/缩小、显示 详细信息等操作。
输入交互
允许用户通过键盘输入进行数据搜索、过滤、排序等操作 。
可视化类型
用户交互
在2019年英国大选中,BBC利 用数据可视化技术为观众呈现 了选举结果和议员分布情况。 通过使用地图和热力图等可视 化形式,帮助观众理解选举结 果和议员分布情况。
BBC使用了地图和热力图两种 可视化类型。地图通过色彩的 渐变展示了每个选区的议员分 布情况,而热力图则显示了每 个选区的投票结果。
信息可视化在教育领域的应用
科学教育
通过信息可视化,学生可以更加直观地理解抽象的 科学概念和数据。
数字人文
在文化遗产、历史事件等领域,信息可视化可以将 复杂的数据和故事情节以直观的方式呈现。
可视化图表
信息可视化可以帮助学生更好地理解和记忆各种知 识点,提高学习效率。
信息可视化在医疗领域的应用
医学诊断
信息可视化设计研究人员还可以 通过参加学术会议和研讨会,了 解最新的研究进展和趋势,以推 动研究的深入发展。
(完整版)可视化方法与技术

可视化方法与技术计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生,数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。
基于此,海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用.一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据,超出了人类分析处理的能力.可视化提供了解决这种问题的一种新工具。
一般意义下的可视化定义为:可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言,是可以放大人类感知的图形化表示方法。
可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。
可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法,日益受到重视并得到越来越广泛的应用。
可视化可以应用到简单问题,也可以应用到复杂系统状态表示,从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识,促进人机系统的结合,促进科学决策。
可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术,形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。
可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现,可视化结果便于人们记忆和理解。
可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。
可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。
二、可视化技术目前,可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等,这些概念及应用存在着区别、交叉和联系.(一)数据可视化数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。
数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示,这对初步的数据分类理解是有意义的。
针对于此,产生了许多数据可视化的技术,大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。
大数据可视化技术数据可视化概述

发展历程与趋势
发展历程
大数据可视化技术的发展经历了从简单图表到复杂交互式图表的演变,随着技术的不断进步,可视化呈现的效果 和交互性越来越丰富。
趋势
未来大数据可视化技术将朝着更加智能化、交互化、动态化、可视化的方向发展,同时结合人工智能等技术,实 现更加精准和高效的数据分析和决策支持。
02
数据可视化基本原理
访问控制
设置严格的访问控制策略 ,限制对数据的访问权限 ,防止未授权的访问和泄 露。
匿名化处理
对数据进行匿名化处理, 隐藏敏感信息,保护用户 隐私。
数据质量与清洗
数据预处理
对原始数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处 理、格式转换等,以提高数据质量。
数据验证
对数据进行校验和验证,确保数据的准确性和完整性 。
01
可读性
确保图形清晰易懂,避免信息过载 和误导。
交互性
提供交互功能,使用户能够探索和 操作数据可视化。
03
02
直观性
使用直观的图形元素和颜色,便于 用户快速理解数据。
美学性
注重视觉美感,提高用户对数据的 兴趣和理解。
04
可视化工具与技术
可视化软件
01
如Tableau、Power BI、D3.js等,提供丰富的可视化组件和工
01
制定标准
制定统一的可视化技术标准和规 范,确保不同工具和平台之间的 兼容性和互操作性。
02
03
培训和教育
社区交流
提供培训和教育资源,提高用户 对可视化技术的理解和应用能力 。
建立社区交流平台,促进用户之 间的交流和分享,推动可视化技 术的发展和应用。
THANKS
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可视化技术的研究和应用

可视化技术的研究和应用一、可视化技术的概述可视化技术是将数据以图像的方式展现给人们的一种方法,将抽象而深奥的数据转化为易于理解的图形形式,以更好地帮助人们理解和分析信息。
随着人工智能、大数据技术的逐步发展,可视化技术的应用范围愈发广泛,从医学到金融、从交通到城市规划,在各个领域都得到了广泛应用和重视。
二、可视化技术的现状和发展趋势1.现状(1)商业可视化软件目前市面上的商业可视化软件实现了大多数的可视化需求,例如Tableau、Microsoft Power BI、MicroStrategy等,这些软件属于商业可视化平台,能够支持大容量数据和多种数据源。
这些产品大多数需要高额的许可证费,而且功能较为固定,不支持定制需求。
(2)自定义可视化在商业可视化软件无法满足客户需求时,很多公司会选择通过自定义插件、SDK的方式进行扩展,添加自己的业务逻辑,达到与原软件相同但更具有定制性的效果。
2.发展趋势(1)可视化与人工智能的结合随着人工智能技术的发展,可视化也会更好地与之结合,例如利用机器学习算法实现数据可视化,自动发现数据间的关系。
(2)3D可视化3D可视化将数据呈现为立体效果,而不是传统的平面图表,这种表现形式会更加直观、生动。
(3)增强现实(AR)和虚拟现实(VR)这两种可视化技术已经逐渐在实践中应用,能够实现更加生动多彩的用户体验,例如使用增强现实技术实现在真实物体上的虚拟标注等。
三、可视化技术的应用1.工程设计可视化技术在工程设计领域的应用最早出现,工程师可以将设计好的图形重新生成3D模型,便于对设计方案及结构的评估、装配和调整。
2.医学可视化技术在医学方面的应用十分广泛,例如MRI和CT图像的可视化,可以直观的帮助医生提取病变部位信息,进行精准诊断和治疗。
3.金融在金融领域中,可视化技术可以帮助企业进行更加直观,更加可靠的投资决策,并提高企业的效益。
4.城市规划可视化技术为城市规划提供了更好的分析和可视化,帮助规划师更好地制定城市规划方案,从而改善城市环境质量,提高城市的发展水平。
认知思维与视觉思维下的信息可视化设计

第43卷 第8期 包 装 工 程2022年4月 PACKAGING ENGINEERING 217收稿日期:2021-12-28基金项目:广东省普通高校特色创新类项目(2018KTSCX346);教育部产学合作协同育人项目(201802201007);广东省产学合作协同育人项目(PROJ1133147181247762432)作者简介:杜鹤民(1971—),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为工业设计、产品创新设计。
通信作者:蒋俊杰(1995—),男,博士生,主要研究方向为视觉设计、信息可视化设计。
认知思维与视觉思维下的信息可视化设计杜鹤民1,2,蒋俊杰2(1.深圳技术大学,广东深圳 518118;2.澳门城市大学,中国澳门 999078)摘要:目的 当下信息可视化设计成为呈现信息的主要形式之一。
结合认知思维及视觉思维,设计出更贴合人的主观行为的可视化设计,从而优化用户体验、提升阅读效率。
方法 首先对信息可视化的相关理论进行阐述。
随后构建出基于认知思维与视觉思维的信息可视化设计模型。
其次对认知思维以及视觉思维蕴含的相关个体主观能动规律进行阐述,并提出设计策略,具体通过认知思维来优化信息层级,结合视觉思维来打造展示形式。
最终以感冒灵颗粒药品说明书为例,进行设计实践并开展设计评估。
结论 认知思维及视觉思维指导下的信息可视化设计切实优化了用户的阅读体验、提升了用户的阅读效率,是辅助、优化信息可视化设计的一条可行路径。
关键词:认知思维;视觉思维;信息可视化;用户体验中图分类号:TB472 文献标识码:A 文章编号:1001-3563(2022)08-0217-08 DOI :10.19554/ki.1001-3563.2022.08.028Information Visualization Design under Cognitive Thinking and Visual ThinkingDU He-min 1,2, JIANG Jun-jie 2(1.Shenzhen Technology University, Guangdong Shenzhen 518118, China;2.City University of Macau, Macau 999078, China)ABSTRACT: At present, information visualization design has become one of the main forms of information presentation. This paper intends to combine cognitive thinking and visual thinking to design a visual design that is more consistent with people's subjective behavior in order to optimize user experience and improve reading efficiency. At the beginning of this paper, the relevant theories of information visualization are expounded. Then the information visualization design model based on cognitive thinking and visual thinking is constructed. Secondly, the law of individual subjective initiative con-tained in cognitive thinking and visual thinking is elaborated and the design strategy is proposed. Specifically, the infor-mation level is optimized through cognitive thinking and the display form is created by combining visual thinking. Fi-nally, the design practice was carried out and the design evaluation was carried out to demonstrate the viewpoints by the example of Ganmaoling pellet drug instruction. Information visualization design under the guidance of cognitive thinking and visual thinking can effectively optimize users' reading experience and improve their reading efficiency, which is a feasible path to assist in optimizing information visualization design.KEY WORDS: cognitive thinking; visual thinking; information visualization; user experience随着社会的飞速发展,人们每天都要面对冗长、繁杂的信息。
数据可视化技术手册

数据可视化技术手册数据可视化技术是一种将数据用图形化形式展示的方法,能够帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今信息量爆炸的时代,数据可视化技术无疑成为了一种重要的工具。
本手册将为您介绍数据可视化技术的基本概念、应用场景以及常用工具和技术。
一、数据可视化概述数据可视化是指使用图形和图表等可视化手段将数据表达出来,以便于人们通过观察和分析数据来获取信息和洞见。
通过将数据可视化,人们可以更直观地发现数据之间的关系、趋势和模式,有助于做出更明智的决策。
二、数据可视化的重要性1. 提供直观的视觉效果:相比于纯文字或数字的报告,图表和图形更容易被人们理解和接受,能够提供直观的视觉效果,使人们更容易抓住重点和关键信息。
2. 强化数据传达的效果:通过精心设计的图表和图形,可以将复杂的数据信息变得简洁明了,有助于更好地传达数据所要表达的含义和趋势。
3. 促进合作和共享:数据可视化技术能够使得数据更易于共享和讨论,减少误解和沟通障碍,有助于团队成员之间的合作和协同工作。
三、数据可视化工具和技术1. 图表和图形设计:图表是一种常见的数据可视化形式,可以用来展示数据之间的比较、分布和关系。
在设计图表时,需要考虑选择合适的图表类型、配色和标签,以及合理的比例和尺寸,以达到最佳的可视化效果。
2. 数据可视化软件:市面上有许多数据可视化软件可供选择,如Tableau、Power BI等。
这些软件提供了丰富的图表和图形模板,使得用户可以快速制作专业水平的数据可视化作品。
3. 数据可视化编程语言:除了使用数据可视化软件,还可以使用编程语言来编写数据可视化代码。
常用的编程语言包括Python、R和JavaScript等,它们提供了强大的数据分析和可视化库,能够满足不同的数据可视化需求。
四、数据可视化应用场景1. 商业决策:在商业领域,数据可视化可以用于销售分析、市场调研、财务报告等,帮助企业做出更明智的商业决策。
2. 科学研究:在科研领域,数据可视化可以用于数据探索和模式发现,帮助科学家和研究人员更好地理解和解释研究数据。
信息可视化研究概述

信息可视化研究概述当今社会是一个经济和科技高速发展的社会,各种先进的技术被应用到生产以及生活活动之中。
其中可视化技术就是一个非常显著的体现。
通过信息可视化,我们可以更加直观的分析数据,此时使用人能够非常直观的查看数据,进而得知其中隐藏的关系等。
如今该项技术被大范围的运用,具体来讲主要被用到如下几个层面中:数据挖掘可视化、网络数据可视化、社交可视化、交通可视化、文本可视化、生物医药可视化等。
标签:信息可视化;可视化技术;人机交互;数据挖掘可视化技术最早被人们运用是上个世纪的末期,通过将其合理的运用信息工作中,我们能够将信息精准的变化为视觉模式,能够便于我们更加直观的查看数据,此时使用人能够很直观的分析数据,便于我们得知其中隐藏的各种联系,在过去的时候很显然这是无法做到的。
进入到新的发展时期之后,由于电脑技术高速发展,此时数据处理工作也迎来了全新的发展局面,其处理能力明显提升,而且方式也明显增加,此时使用人能够随意地查看自己所需的各种信息内容,目前该技术的应用范围非常广。
1 信息可视化的过程1.1 Card信息可视化模型在Card等提出的信息可视化模型中,我们可将其过程分成三个具体的步骤,即:原始数据到数据表的转换、数据表到可视化结构的转换、可视化结构到视图的转换。
1.2 信息可视化过程按照上述的模型,我们可以将该可视化活动分成如下的几个步骤。
第一,预处理数据。
具体来讲,把获取的信息提前处理,方便人们理解,便于将其录入到模块之中。
而预处理内容包括数据格式及其标准化、数据变换技术、数据压缩和解压缩等。
对于一些特殊的数据还要对其进行特殊处理,比如要降维。
第二,绘制。
通过绘制我们可以将数据变成具体的图形。
具体来讲在绘制的时候一定要认真分析使用人的需求,然后再结合该技术加以体现。
第三,显示以及交互。
所谓的显示,具体来讲是把绘制得到的图形,依据使用人的规定对其合理输出。
同时还应该将使用人反馈的内容合理的传输给软件,只有这样才能够真正的实现人机互动。
信息可视化设计流程

信息可视化设计流程一、概述信息可视化是将复杂的数据和信息通过图表、图形等形式进行展示和呈现,以便于人们更加直观地理解和分析。
信息可视化设计流程包括数据收集、数据清洗、数据分析、设计构思、原型制作、测试评估等环节。
二、数据收集1. 确定需求:明确客户的需求和目标,了解他们所需要展示的信息类型以及展示方式。
2. 收集数据:收集与需求相关的数据,包括文本、图片、视频等。
3. 确认数据来源:确认数据来源,并对其进行验证和筛选,确保其准确性和可靠性。
三、数据清洗1. 数据预处理:对原始数据进行处理,包括去重、缺失值填充等操作,以便于后续的分析和展示。
2. 数据转换:将不同格式的数据转换为统一格式,方便后续处理。
3. 数据过滤:根据需求筛选出需要展示的重要信息,并剔除无用或冗余信息。
四、数据分析1. 统计分析:通过统计学方法对数据进行分析,得出有意义的结论。
2. 可视化分析:使用图表等可视化方式对数据进行探索性分析,发现规律和趋势。
五、设计构思1. 确定展示方式:根据数据类型和需求确定合适的展示方式,包括条形图、折线图、饼图等。
2. 设计风格:根据客户的品牌形象和目标受众,确定设计风格,包括色彩搭配、字体选择、排版等。
3. 交互设计:确定用户与可视化作品的交互方式,包括点击、滑动等。
六、原型制作1. 绘制草图:根据设计构思绘制草图,确定可视化作品的布局和排版。
2. 制作原型:使用相关工具制作可交互的原型,并进行测试和修改。
七、测试评估1. 功能测试:对可视化作品进行功能测试,确保其正常运行。
2. 用户测试:邀请目标受众进行用户测试,并收集反馈意见和建议。
3. 优化改进:根据用户反馈意见和建议对可视化作品进行优化改进。
八、总结信息可视化设计流程是一个复杂而严谨的过程,需要全面考虑数据来源与清洗、分析方法与展示方式等多个方面。
只有在每个环节都得到充分的重视与实践才能够创造出高质量的可视化作品,让数据更加生动有趣地呈现在人们面前。
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图 1 可视化参考模型
可视化是从数据到可视化形式再到人的感知系统的可 调节的映射。主要包括三个过程: 原始数据到数据表的析取 过程; 数据表到可视化结构的映射过程; 以及可视化结构到 视图对象的转换过程。基于用户任务的不同,每个过程都可 以提供相应的交互操作,这里的交互操作主要是指为使用可 视化模型的用户提供的操作。对应上述三个过程的交互操 作分别为: 原始数据的筛选; 可视化映射的选择; 以及视图 转换。
信息可视化概述
□高 琳
【摘 要】为了及时的处理信息,利用信息,人们需要快速理解大量信息之间的关系和其中介绍了信息可视化参考模型,重点说明了可视化结构构成以及映射的特点。简述了其研究热点及应 用领域,并从设计角度出发,指出了未来的研究方向。
【关键词】信息可视化; 可视化结构; 交互操作 【作者简介】高琳,北京理工大学设计与艺术学院研究生
一、煤矿巷道支护理论 我国科研学者对煤矿巷道支护理论方面进行了许多研 究,进而提出了一 些 支 护 理 论,以 下 对 其 中 三 种 支 护 理 论 进 行简单介绍: ( 一) 联合支护理论。该支护理论认为: 在困难复杂的 煤矿巷道中,仅仅 提 高 支 护 体 刚 度,很 难 使 围 岩 变 形 得 到 有 效控制,应该先让后抗以及先柔后刚,柔让要适度,进行稳定
人们对映射的认知和识别度有所不同,针对某种特定的 特征关系,总是存在人们认知度较高的映射关系。例如,面
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关于煤矿巷道支护技术的探究
□张路亭
【摘 要】本文就煤矿巷道支护技术进行了探究。首先,简单介绍了煤矿巷道支护理论; 其次,分析了煤矿巷道锚杆支护技术的 发展及作用机理; 最后,分析探究了煤矿软岩巷道支护存在的问题及对策。
属性,可视化的难 点 就 在 于 从 数 据 表 到 可 视 化 结 构 的 映 射 。 可视 化 结 构 包 括 三 个 基 本 组 成 部 分: 空 间 基 ( spatial substrate) ; 图形元素( graphical elements) ; 以及图形属性( graphical properties) 。空间基决定了最终视图的空间维度,包括一 维、二维、三维; 图形元素为可视化视图中的主体,通常用来 代表要表现的数据特征,常用的包括点、线、面、体; 而图形属 性为图形元素的 一 些 视 觉 属 性,包 括 静 态 和 动 态 属 性,例 如 闪烁等动态,常用的图形属性包括尺寸、形状、方向、颜色( 细 分为色相、明度、饱和度) 、纹理等。在可视化过程中,数据表 被映射为可视化结构,可视化结构在一个空间基中用图形元 素和图形属性对信息进行编码,三者交叉构成不同的视图对 象。当涉及到时间因素的时候,可视化对象往往会采用动态 播放的方式,我 们 可 以 假 设 动 态 播 放 只 是 实 时 的 静 态 视 图 切换。
( 一) 原始数据到数据表的析取过程。原始数据到数据 表的析取( extract) 过程往往是由可视化项目背景和目标决定 的,项目目标 决 定 数 据 表 内 容,数 据 表 内 容 决 定 析 取 过 程。 析取过程对应的用户交互操作主要指对原始数据的筛选,例 如淘宝网中可以筛选符合某种要求 ( 在女装中选择价位为 200 ~ 300 元的) 的对象。
【关键词】煤矿巷道支护; 锚杆支护技术; 作用机理 【作者单位】张路亭,山西三元煤业股份有限公司
由于煤矿开采广度与强度的持续增加,煤矿巷道的埋深 也不断增加,地质条件日益复杂,这些使煤矿巷道支护难度 提高。煤矿巷道支护过程主要包括木支护、砌碹支护、型钢 支护及锚杆支护。锚杆支护是既有效又经济的支护技术,使 巷道支护成本减少,使巷道支护效果提高,使工人劳动强度 降低,这些已经 被 实 践 经 验 证 明。 目 前 在 国 内 外,锚 杆 支 护 技术已经有了普遍应用,是煤矿实现高效及高产不可缺少的 重要技术。
( 二) 数据表到可视化结构的映射过程。数据表基于数 学关系,可视化结构则基于能够被人的视觉有效处理的图形
图 2 可视化参考模型与可视化部分系统的对应关系
可视化系统正是针对从数据表到可视化结构的一个系 统模型。数据 的 特 征 关 系 层 是 针 对 数 据 表 的 又 一 次 处 理。 从特征关系和视图对象的关系来看,映射分以下几种: 一是 一对一映射,一个特征关系对应一个视图对象。可以减少学 习和 记 忆 过 程,有 利 于 利 用 用 户 的 主 流 知 识。 例 如: 温 度———颜色。二是一对多映射,一个特征关系对应多个视图 对象。当原始数据 维 度 较 低 时 比 较 适 用,有 利 于 减 少 误 解。 例如: 当用点来表示某地人口时,可以同时用点的大小( size) 和颜色来表示该地的人口数量。三是多对一映射,多个数据 特征关系对 应 一 个 视 图 对 象,适 用 于 对 比 一 个 实 体 的 多 个 维度。
信息可视化的主要目的正是高效的与大型数据集进行 交互,发现隐藏 在 信 息 内 部 的 特 征 和 规 律。 另 一 方 面,现 代 的计算机技术无论在硬件性能还是软件技术方面都为信息 可视化的实现奠定了坚实的基础。
一、信息可视化参考模型 为了建立数据的可视映射,Stuart Card 等人提出了可视 化参考模型( Reference Model for Visualization) ,见图 1:
信息可视化 ( Information visualization) 是一个跨学科领 域,旨在研究大规 模 非 数 值 型 信 息 资 源 的 视 觉 呈 现 ,以 及 利 用图形图像方面的技术与方法,帮助人们理解和分析数据。
K. Andrews 认为信息可视化是为便于消化和理解抽象信 息的空间和结构而对信息的视觉表示。B. Shneiderman 认为 信息可视化的能 力 是 展 示 统 计 数 据、股 票 交 易、计 算 机 目 录 或文献集合的模式、聚类、差别或孤立点。