信息可视化技术研究分析
数据可视化分析综述
数据可视化分析综述随着大数据时代的到来，数据可视化分析在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据可视化分析进行综述，包括发展历程、方法、应用场景和未来发展方向等方面。
一、数据可视化分析的发展历程数据可视化分析起源于20世纪80年代，当时主要应用于商业领域。
随着计算机技术的不断发展，数据可视化分析逐渐扩展到其他领域，如科学、工程、医学、社会学等。
在大数据时代，数据可视化分析显得尤为重要，已经成为人们理解和解释数据的重要手段。
二、数据可视化分析的方法数据可视化分析的主要方法包括数据采集、数据预处理和数据可视化的实现方法。
1、数据采集数据采集是数据可视化分析的第一步，其主要目的是收集和整理需要进行分析的数据。
数据采集的方法有很多，包括调查问卷、数据库查询、API接口等。
2、数据预处理数据预处理是对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等操作，以便于进行后续的可视化分析。
数据预处理的方法包括数据清理、数据变换、数据归一化等。
3、数据可视化的实现方法数据可视化的目的是将数据以图形或图像的形式呈现出来，以便于人们理解和分析。
数据可视化的实现方法包括图表法、图像法、动画法等。
其中，图表法是最常用的方法之一，如柱状图、折线图、饼图等。
三、数据可视化分析的应用场景数据可视化分析在各个领域中都有着广泛的应用，下面介绍几个典型的应用场景。
1、商业领域在商业领域中，数据可视化分析被广泛应用于市场分析、营销策略制定、财务管理等方面。
通过数据可视化分析，企业能够更好地理解市场和客户需求，制定更为精准的营销策略，提高财务管理效率。
2、科学领域在科学领域中，数据可视化分析被广泛应用于气象预报、医学成像、物理模拟等方面。
通过数据可视化分析，科研人员能够更好地理解和解释科学现象，加快研究进程。
3、工程领域在工程领域中，数据可视化分析被广泛应用于建筑设计、桥梁结构分析、能源优化等方面。
通过数据可视化分析，工程师能够更好地理解建筑结构和桥梁的受力情况，优化设计方案，提高能源利用效率。
对数据新闻可视化的设计与研究
对数据新闻可视化的设计与研究数据新闻可视化，是指将复杂的数据通过图表、图像或动画等形式呈现，以便读者更容易地理解和吸收数据信息。
近年来，随着大数据时代的到来，数据新闻可视化在新闻传播领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将就对数据新闻可视化的设计与研究进行探讨和分析。
一、数据新闻可视化的重要性数据新闻可视化在新闻传播中的作用不言而喻。
数据新闻可视化可以帮助读者更加直观地理解复杂的数据信息。
在传统的文本报道中，读者可能需要花费大量的时间和精力去理解抽象的数据，而通过可视化的方式，读者可以通过图表和图像一目了然地看出数据的变化趋势和关联性，极大地提高了数据传达的效率和质量。
数据新闻可视化可以增加新闻报道的吸引力和趣味性。
精美的图表和生动的动画能够吸引更多的读者关注，从而提升新闻传播的影响力和社会反响。
数据新闻可视化可以提高新闻报道的可信度和透明度。
通过直观的数据展示，读者可以更清晰地了解到数据背后的真相，从而提高对新闻报道的信任度和认可度。
二、数据新闻可视化的设计原则在进行数据新闻可视化设计时，需要遵循一定的设计原则，以保证可视化效果的准确性和可读性。
设计时需要考虑受众的特点和需求。
不同的受众对数据新闻的需求和接受能力是不同的，因此设计师需要根据受众的特点进行合理的设计，比如对于专业人士可以采用更加复杂的图表和数据展示方式，而对于一般大众则需要采用简单易懂的可视化形式。
设计时需要充分考虑数据的真实性和准确性。
数据新闻可视化的设计应该基于真实和可信的数据，避免虚假和误导性的信息。
设计时需要注重可读性和易理解性。
不同的图表和图像对于读者来说具有不同的可读性和易理解性，设计师需要根据数据信息的复杂程度和受众的接受能力来选择合适的可视化形式。
设计时需要注重美观性和趣味性。
精美的可视化设计能够吸引更多的读者关注，提升新闻传播的影响力和吸引力。
三、数据新闻可视化的研究方法数据新闻可视化的设计与研究需要遵循一定的研究方法，以保证研究结果的科学性和可靠性。
数据可视化研究计划书范文
数据可视化研究计划书范文一、研究背景随着信息技术和大数据的快速发展，数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色。
然而，大量的数据并不能直接为我们提供有用的信息，因此数据可视化的研究变得尤为重要。
数据可视化是将数据通过图表、图形、地图等视觉形式呈现出来，使人们能够更直观、更清晰地理解数据的含义和趋势。
二、研究目的本研究的目的是探索数据可视化的方法和技术，提高数据可视化的效果和效率，以更好地支持决策和分析。
具体目标如下：1. 研究数据可视化的理论基础，了解不同类型的数据可视化方法和技术；2. 分析数据可视化的应用场景和需求，挖掘数据可视化在不同领域的潜在价值；3. 设计和开发数据可视化工具和平台，提供用户友好的界面和功能；4. 评估数据可视化的效果和用户体验，提出改进建议和措施。
三、研究内容1. 数据可视化理论的研究：通过文献综述和调研，了解数据可视化的基本原理和方法，探索数据可视化的发展趋势和前沿技术。
2. 数据可视化应用的研究：选择几个具体的应用场景，如金融数据分析、医疗信息可视化等，研究不同领域的数据可视化需求和挑战，探索数据可视化在这些领域中的应用效果和价值。
3. 数据可视化工具和平台的设计与开发：基于研究结果和需求分析，设计和开发一个具有良好用户体验的数据可视化工具或平台，实现数据的可视化和分析功能，提供灵活的可定制化选项。
4. 数据可视化效果和用户体验的评估：通过实际案例和用户实验，评估所开发工具或平台的数据可视化效果和用户体验，收集用户反馈和意见，提出改进建议和措施。
四、研究方法1. 文献综述和调研：对已有的数据可视化理论、方法和应用进行综述和调研，了解研究热点和进展。
2. 实证研究：选择几个具体的应用场景，采集相关数据，并使用所设计的数据可视化工具或平台进行可视化分析，评估效果和用户体验。
3. 用户调研和反馈收集：通过问卷调查、访谈等方式，收集用户对数据可视化工具或平台的反馈和意见，分析用户需求和改进建议。
数据可视化分析范文
数据可视化分析范文数据可视化分析是指利用数据可视化方法对数据进行深入分析。
在这个过程中，可以通过不同的可视化工具和技术来展现数据中隐藏的信息和规律，以解决问题和支持决策。
下面将介绍数据可视化分析的重要性以及常用的数据可视化工具和技术。
首先，数据可视化可以帮助人们更直观地理解和解读复杂的数据。
通过将数据以直观的图表和图形方式展现出来，可以更容易地观察和抓住数据中的关系、趋势和模式。
这有助于加深对数据的理解，帮助人们更准确地分析数据。
其次，数据可视化可以帮助人们更有效地发现数据中的规律和异常。
通过将数据以图表和图形的方式展现，可以更容易地发现数据的异常值、缺失值以及其他异常情况。
这有助于人们更及时地发现和解决问题，避免错误的决策。
最后，数据可视化可以帮助人们更好地与他人进行沟通和共享。
通过将数据以图表和图形的方式展现，可以更直观地向他人展示数据分析结果和发现的问题。
这有助于促进团队合作和共享知识，提高决策效率。
常用的数据可视化工具和技术在进行数据可视化分析时，可以使用各种各样的工具和技术。
一种常用的数据可视化工具是Tableau。
Tableau是一款功能强大且易于使用的数据可视化工具。
它支持多种图表和图形的展示方式，包括柱状图、折线图、散点图、地图等。
用户可以通过简单地拖拽和放置来生成图表和图形，还可以进行交互式的探索和分析。
另一种常用的数据可视化工具是Python的Matplotlib和Seaborn库。
Matplotlib是一个功能丰富的绘图库，可以用于生成各种类型的图表和图形。
Seaborn是在Matplotlib的基础上进行的扩展，提供了更多的绘图样式和功能。
使用Matplotlib和Seaborn，用户可以通过编写代码来生成自定义的图表和图形。
此外，还有一些其他的数据可视化工具和技术，如D3.js、Power BI、Google Data Studio等。
这些工具和技术各有特点，可以根据具体需求选择合适的工具和技术。
信息可视化技术的优势与应用场景
信息可视化技术的优势与应用场景信息可视化技术是指将大量的数据和信息通过图表、图像、动画等形式展示出来，以便于人们阅读和理解。
它可以帮助人们更好地发现和分析数据中的规律和趋势，方便决策者制定决策，提高工作效率。
下面将从优势和应用场景两方面分析信息可视化技术的作用。
一、信息可视化技术的优势1. 提高数据的可读性和易理解性以往，决策者们需要通过海量的数据来制定计划和决策，然而这些数据都是枯燥无味的数字和文字，难以理解和记忆。
但是，通过信息可视化技术，可以将这些数据以图表等形式一眼呈现出来，使数据更容易被理解和记忆。
2. 增强对数据的理解和洞见信息可视化技术可以将数据和信息通过可视化图表等形式展现出来，决策者可以更加深入地理解数据中的规律和趋势。
这种对数据的深入理解和洞见可以使决策者制定出更为准确和有效的决策。
3. 提高工作效率信息可视化技术可以将数据快速地展示出来，决策者可以快速地浏览和分析数据，从而更快地作出决策。
此外，可视化技术还可以自动地更新数据，避免了手动录入数据的时间和误差风险，提高了工作效率。
二、信息可视化技术的应用场景1. 商业分析在商业分析中，经常需要对销售数据、运营数据、金融数据等进行分析。
通过信息可视化技术，可以将这些数据用柱状图、折线图、散点图等形式呈现出来，方便业务人员进行分析和决策。
2. 市场营销市场营销中，需要分析市场份额、客户满意度、市场趋势等数据。
通过信息可视化技术，可以将这些数据以热力图、饼图、雷达图等形式呈现出来，方便市场营销人员进行分析和制定营销策略。
3. 生产管理在生产管理中，需要对生产过程中的生产效率、质量等数据进行分析。
通过信息可视化技术，可以将这些数据以仪表盘、甘特图、流程图等形式呈现出来，方便管理人员进行监控和决策。
4. 社会科学研究在社会科学研究中，需要对社会、人口、经济等数据进行分析。
通过信息可视化技术，可以将这些数据以地图、时序图、热力图等形式呈现出来，方便研究人员对社会现象进行深入的分析。
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究
基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术研究WebGIS（Web Geographic Information System）是一种基于Web平台的地理信息系统，是利用互联网技术，将地理信息与网络技术相结合，实现地理数据的存储、查询、分析和可视化展示的一种技术手段。
本文将对基于WebGIS的地理空间数据分析与可视化技术进行研究和探讨。
一、地理空间数据分析技术研究：地理空间数据分析是利用地理信息系统，对地理空间数据进行挖掘、分析和模型构建的过程。
基于WebGIS的地理空间数据分析技术研究主要包括以下几个方面：1. 空间数据挖掘：空间数据挖掘是从大量的地理空间数据中发现隐藏在其中的有价值的知识和模式的过程。
如何有效地对地理空间数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等，是地理空间数据分析的重要研究方向。
2. 空间数据模型和分析方法：建立合适的空间数据模型和分析方法，是进行地理空间数据分析的基础。
例如，空间网络模型、空间插值方法、空间多目标决策模型等都是研究的热点。
3. 面向WebGIS的空间数据分析算法：在WebGIS环境下，由于数据量大、实时性要求高等特点，需要研究面向WebGIS的高效算法。
例如，基于流数据的空间数据挖掘算法、面向WebGIS的实时空间查询算法等。
二、地理空间数据可视化技术研究：地理空间数据可视化是将地理信息以图形化的方式展示出来，让使用者更直观地理解和分析地理空间数据的过程。
基于WebGIS的地理空间数据可视化技术研究主要包括以下几个方面：1. 地图设计与制图技术：地图设计与制图技术是地理空间数据可视化的基础。
通过研究如何设计合理的地图符号、优化地图颜色、制作专题地图等技术，可以提高地理空间数据的可视化效果和传达信息的能力。
2. 三维地理可视化技术：三维地理可视化技术可以将地理空间数据以立体的方式呈现，增强用户的空间感知能力。
例如，基于WebGL等技术的三维地理可视化技术，可以实现地球模型的交互式浏览和动态可视化效果。
多维空间数据可视化方法比较研究
多维空间数据可视化方法比较研究数据可视化是指通过图表、图形等视觉方式将数据呈现出来，帮助人们更好地理解和分析数据的技术和方法。
在数据科学和信息可视化的领域中，多维空间数据可视化一直是一个重要的研究方向。
多维空间数据是指包含多个维度的数据集合，每个维度代表数据的一个特征或属性。
比较研究不同的多维空间数据可视化方法，可以帮助人们选择最合适的方法来分析和展示自己的数据。
在多维空间数据可视化的研究中，有许多不同的方法和技术被提出和应用。
下面将介绍几种常见的多维空间数据可视化方法，并比较它们的优缺点。
1. 散点图矩阵（Scatterplot Matrix）散点图矩阵是一种常见的多维空间数据可视化方法。
它通过在一个图表中同时显示出数据集中的所有维度之间的两两关系，来展示数据的分布和相关性。
散点图矩阵适用于数据维度较少的情况，但当维度较多时，图表会变得拥挤和模糊。
2. 平行坐标图（Parallel Coordinates）平行坐标图是一种用于可视化多维空间数据的有效方法。
它通过一组平行的垂直坐标轴来表示不同的数据维度，以线段的形式将数据点连接在一起。
平行坐标图可以显示出数据的分布和趋势，同时也可以发现不同维度之间的相互关系。
然而，当数据维度非常高时，平行坐标图可能会变得凌乱且难以理解。
3. 雷达图（Radar Chart）雷达图是一种用于显示多维空间数据的图表，它将数据的每个维度表示为一个射线，并将数据点连接在一起形成一个多边形。
雷达图可以直观地展示出数据的相对大小和分布情况，适用于比较不同数据集之间的差异。
然而，雷达图在处理大量数据或高维数据时可能会变得混杂和难以解读。
4. 树状结构图（Tree Map）树状结构图是一种用矩形块表示数据并形成树状结构的可视化方法。
每个矩形块的大小表示数据的某个维度，而矩形块的颜色可以用来表示其他维度的属性。
树状结构图可以帮助人们直观地了解数据的组织结构和层次关系。
然而，树状结构图对于多维空间数据的可视化可能不够直观和灵活。
多维数据可视化技术在大数据分析中的应用研究
多维数据可视化技术在大数据分析中的应用研究在当今数字化快速发展以及大数据不断涌现的时代，数据分析已经成为决策者们必备的一项技能。
但是，大数据如何有效地从海量数据中进行分类、筛选和分析呢？多维数据可视化技术为此提供了一种有效的方法。
一、多维数据可视化技术多维数据可视化技术是指将数据中的多个维度以一种直观、可视化的方式展现出来的方法。
这种技术广泛应用于商业、医疗、科学、教育等领域。
比如，在商业领域中，多维数据可视化可以用来分析销售额、利润率、用户偏好等数据，以便决策者们更好地了解市场动向和消费者需求，进行战略规划和业务决策。
二、多维数据可视化技术在大数据分析中的应用在大数据分析中，多维数据可视化技术同样具有重要作用。
多维数据可视化分析技术可以帮助企业深入了解客户行为和市场趋势，快速发现问题并制定适合的解决方案。
以下是几个在大数据分析中应用多维数据可视化技术的例子：1. 在金融领域中，银行、投资公司和证券交易所等机构可以使用多维数据可视化技术来监测、分析市场动向和相关因素，比如就业数据、利率等。
这样，他们可以快速做出具有更高精度的决策，减少风险。
2. 在医疗领域中，医院可以使用多维数据可视化技术来诊断和治疗疾病。
这些数据可以来自诸如病历、化验报告、药品处方等多个维度。
多维数据可视化技术可以帮助医生快速进行诊断，找到患者的主要疾病，制定个性化的治疗方案，提升诊疗效率。
3. 在电商领域中，线上购物平台可以使用多维数据可视化技术来更好地了解消费者购买行为、偏好和需求。
这样就能够更好地推销产品，并提高销售额。
三、多维数据可视化技术的特点多维数据可视化技术具有多个特点，例如：1. 多维数据可视化技术可以提供可视化的模型、图表和动画，能够快速地揭示大量、复杂的数据和规律信息。
2. 多维数据可视化技术可以将多维数据无缝地集成在一起，以形成更高效的多维观察。
3. 多维数据可视化技术可以在快速进行数据筛选和更改后动态显示数据，帮助用户更好地理解数据的含义和变化，快速取得目标。
浅析大数据时代下数据可视化技术
摘要：大数据时代的到来不仅给人们带来无限的可能也带来巨大的挑战。
在当今大数据背景下，海量数据只有在被合理采集、解读与表达之后才能完美展现它们奥秘，而可视化则无疑是让数据变的亲切和便于理解。
所以，只有在理解了数据可视化的概念和技术之后，才能通过对其原理和方法进行研究和合理运用，获取数据背后隐含的价值。
关键词：大数据；数据可视化；可视化技术；应用大数据时代的来袭，使得各行各业发挥各自领域的专业优势，相互合作，将数据可视化推向了当代的热潮。
所以数据可视化顺应大数据时代的到来而兴起，从大数据中掌握相关的规律，从而掌握用户的购买能力、购买习惯等，然后进行相关营销策略的调整，由此可见数据的潜在价值是巨大的。
信息可视化工具可以帮助我们高效处理大量的数据，并以形象化的视图呈现在使用数据的人的面前。
一、数据及数据可视化的基本概念数据，英文名是 Data，是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。
而大数据比较公认的概念是含有 4 个 V 的特点的数据 : 数据量大(Volume)，变化速度快 (Velocity )、数据类型多样化(Variety) 与价值密度低 (Value )。
从计算机技术的专业角度来说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据的集合，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。
在运用这些大数据之前我们需要对数据进行搜集、归类、分析甚至后期的信息重组，转化为我们能够一目了然的、可视化的线条变化趋势和图像，这样我们能够清晰的得出结论。
可视化 (Visualization) 技术是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成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。
它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
二、数据可视化技术分析数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化技术与应用案例分析
数据可视化技术与应用案例分析随着信息时代的到来，数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，如何利用数据进行有效的决策成为了各行各业所面临的共同挑战。
数据可视化作为一种有效的数据分析方法，越来越受到企业和学术机构的重视。
本文将介绍数据可视化技术的发展和应用案例分析。
一、数据可视化技术的发展数据可视化是指通过图形、图表、地图、仪表盘等可视化方式将海量、复杂的数据以直观形式展现出来，帮助用户发现数据背后的规律和趋势，从而进行更加有效的决策。
数据可视化技术的发展历经了以下几个阶段：1、手工制图阶段手工制图阶段指的是人们利用手工制作图表，通过线条、颜色、形状等来表示统计数据。
这个阶段的数据可视化开发周期较长，展示效果也相对不够直观。
2、计算机图形阶段计算机图形阶段是数据可视化技术的重要里程碑之一。
随着计算机图形技术的快速发展，数据可视化技术得到了巨大的改善，展示效果更加逼真、直观。
3、信息可视化阶段信息可视化阶段是数据可视化技术的成熟期，人们对数据可视化效果的要求越来越高，同时，技术的发展使得数据可视化更加智能化、具有交互性，并可以快速响应需求变更。
4、自动化可视化阶段自动化可视化阶段以机器学习和人工智能技术为主要的驱动力，将数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术进行了有机结合，实现了从数据分析到自动化图形展示的无缝衔接。
二、数据可视化技术的应用案例数据可视化技术在金融、医疗、教育、零售等各行各业中得到了广泛的应用。
以下是几个应用案例：1、金融行业金融行业是数据分析和可视化的重要应用领域，因为金融数据规模大、复杂多样，难以直接利用传统方法进行分析。
在此领域，数据可视化技术可以帮助金融机构更好地理解市场变化、客户需求以及企业财务表现等方面的数据。
例如，将股市数据可视化可以帮助研究员更轻松地了解股票价格和趋势的变化。
此外，投资银行也使用数据可视化来创建更具吸引力和有竞争性的分析报告，从而吸引更多的客户。
2、医疗行业医疗行业是数据分析和可视化技术的另一个应用领域。
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信息可视化技术研究分析数据与信息可视化技术，通常被称为依靠计算机图形技术，数据信息的视觉形象和生动形象呈现在人们的眼前，以满足各种新的技术要求并达到客户的要求。
就目前发展而言，信息可视化技术已在医疗、通信、网络智能、金融等领域得到了广泛的应用。
二级用户对数据的分析和探索数据的规则起着非常重要的作用。
随着大数据时代的来临，信息、数据规模呈现爆炸式增长，数据来源多元化，信息可视化技术发展迅速。
进一步研究信息可视化技术，不仅具有重要的理论意义，也具有很強的实际应用价值。
下面文章就信息可视化技术发展的背景、概念及未来发展趋势进行简要的分析与总结，并结合现状提出合理化的解决方案，仅供其参考。
标签：信息可视化；研究技术；发展背景；概念分析；发展趋势信息可视化技术最早可以追溯到18世纪普莱费尔兰伯特的创建时期。
信息可视化，是在1980年代科学计算可视化技术出现的同时而被提出来的，具有实质性的重要意义；1998年，“信息可视化”第一次作为一个特殊的词汇。
在一种空间数据的应用领域中被充分的实现，信息可视化作为视觉信息转换技术，以提高数据表现效果为目的，可以更直观的让对用户数据进行浏览与观察，明确数据相关性和隐藏特征。
近年来，随着计算机技术的进步，现有交互方式更加多样化，数据处理能力也具有一定的质量，用户可以依靠信息可视化技术对观测数据进行更加直观的考察分析，信息可视化技术也逐渐从传统的领域向社会、文本、交通、生物等领域展开，呈现出蓬勃发展的趋势。
科学技术的发展，特别是计算机技术的飞速发展，使人类的生产能力和数据的技术得到了较大的提高。
面对大量的信息数据，通过人为对其进行整理分析，很难在有效的时间内完成对整个数据的掌握与认知，故此需要各种信息技术来完成对此项任务的理解，并能够利用其先进的科技手段对大量信息进行整合。
这是基于这样的背景下，可视化技术得到了极其快的发展与重视。
它能有效的将大量的信息数据加以整合，然后通过计算机技术模拟出图像或是动态信息供人们参考与使用。
从一定意义上而言，数据中的相关信息大多数会隐藏其重要的数据，这些隐含的数据信息对人们正确利用这些数据有着极其重要的影响和作用，所以一定要形成一定的规律，利用科学有效的办法将其可视化，充分发挥其效用。
信息可视化技术是一个相对比较广泛的领域，它能运用到医学、气象、地质、航天等多项技术部门中，也可以运用到商业、政府机构中为其数据的整合提供一个可靠的信息环境。
因此信息可视化是一项伟大的国家科学技术和国家经济发展的技术具有重要意义，应充分认识到相关部门大力推动。
对于卫星监测或是医疗设备而言，信息可视化技术起到了至关重要的关键作用。
由于计算机技术发展过快，在网络传输等方面可以利用图像或是数据处理技术可以清晰直观的对数据有所掌握，并进行实时交互，实现资源共享。
1 信息可视化技术信息可视化在本质上是一个可视化的界面，是人机交互技术的综合研究。
通过信息可视化技术可以实现多学科的有效整合，是对抽象信息更直观的处理，用户可以利用人机计算机交互技术对抽象信息的准确识别。
信息可视化技术是数据挖掘、图像处理、人机交互和可视化技术的有机结合，是为了让人们使用直观的感知和视觉观察的方法研究信息。
基于图形设计与认知心理学的信息可视化技术。
平面设计注重视觉表现问题的艺术性，对实际操作经验的具体指导。
认知心理学是以人的知觉过程为主要研究课题，着力解决人类认知和认知过程的问题。
信息可视化是一种数据可视化映射过程，可以通过整合、映射等形式传递信息特征，通过图片、图像、动画等形式来表达信息、图像、文字和声音的内容，可以称之为信息可视化的信息来源，可以通过各种方式将其呈现在人们的面前，或是利用各种手段来完成。
各种科学技术的层出不穷，推动了信息可视化技术的广泛发展与使用，随着各行业的发展建设，对于信息的需求量也在逐渐增大，面对大量的信息，如何进行有效的存数与搜集、传输与归类成为了各行业发展面对海量信息解决的难题。
从更高一个层次来讲，所有的数据库都可以按照一定的规律来完成其分类。
就目前发展阶段，数据库虽然在一定范围内可以完成对数据的输入、整合、查询、统计等功能，但是对于数据相互之间的某种规则或是联系还存在着一定的盲区，不能给予很好地理解与认识。
自1956年以来，人工智能技术的诞生在一定程度上获得了较大的发展，现将机械人学习阶段作为重点科学来加以成熟，认识。
如比较成见且被认知的神经网络学或是遗传算法就是利用计算机模仿人类进行的一项研究。
这种方法就是利用数据库管理系统来挖掘深层次的数据结果和相关知识，两者的有机结合被称之为LED数据库中的知识发现（KDD：知识discoveryindstabases）。
事实上，这属于一门交叉性质的学科作业活动，不仅仅涉及到机械模拟、数据识别、智能统计，还涉及到数据可视化的高性能分析与专家系统的认知，对于数据本身也有着极其严格的要求。
举例来说明它的重要性：如在矿井开采过程中，对于原始数据的掌握往往是结构化的认知，人们只是单纯的依靠原始数据对其进行数据分析，从而建立完善的数据监测机制，但是人们却忽略其数据自身的重要意义，很多数据的呈现完全可以利用可视化技术对文本进行整合编辑，将所有数据以图像的形式呈现出来，并依据数据分布将图像清晰的构建出来，这部分涉及的内容就比较复杂，不能轻易的被理解为是对数据的演算或是概括。
其技术的核心就是利用数据将各种复杂的环境状态进行模拟，在这里可以忽略所有的不可控因素。
只需提醒相关负责人在可视化进入实战阶段将不可控因素考虑在内即可，这样才能将数据信息得以充分的掌握。
包括知识的一般属性的广义类型反映了类似事情、特点及各方面的特点，知识的类型，反映了知识的差异，反映知识和其他相关知识的关系类型，根据历史和当前数据推测，未来数据预测模型知识，将揭示偏离的常规事物的异常现象的知识的类型。
为了发现不同类型的知识。
用各种手段寻找知识工具。
为了使发现知识和结果是容易被理解的，并在人机交互过程中发现的知识，它的发展是可视化技术发展获得知识的重要途径。
为了了解数据与发展趋势的关系，人们开始将可视化技术纳入其中。
信息可视化不仅是利用图像来显示多维空间数据，用户要加深对数据的理解，并引导检索过程中与图像直观，加快搜索速度。
因此，信息可视化的统计、数据库、心理学、人机交互、知识发现等领域。
在科学计算可视化中，显示对象涉及到不同类别的空间数据的标量、矢量，研究主要集中在如何真实、快速显示三维数据。
在信息可视化方面，文章提出的对象是多维标量数据，本研究的重点是，设计和选择什么样的显示模式，可以方便用户理解多维数据和彼此之间的关系，这是主要的问题，如心理学，人机交互。
从模式形成的角度来看，它很难科学计算可视化，然而，从心理学和人机交互的角度来看，这是一个新的领域还没有得到充分的研究。
信息可视化在商务、金融、通信等领域，具有非常广阔的应用前景。
在通信领域，目前正在开发一个更详细的和先进的复杂模型，以协助规划过程中的复杂性。
另一方面，传输和交换设备，为重构现有的网络提供了更多的自由和灵活性，导致一个单一的网络单元上运行的原始数据增加。
全网运行优化，需要有效地利用一切信号源，并需要在市场、网络规划和日常管理等传统的不同领域之间，动态交换信息和思想。
覆盖的物理网络是一个广泛的领域，包括语音，数据和图像服务，其中每个都有自己的数据和管理要求。
此外，现代网络不受国界限制，是許多国家和国际组织的一个载体，因此潜在的数据量和复杂度都在增加，数量越来越多。
在英国电信（电信）网络中，充分应用了信息可视化技术。
该网络具有六千线以上的开关设备和几兆每分钟网络状态和控制数据。
在BT网络，每五分钟有六万连接到数字交换机的本地路径的操作条件的中央单位报告（centraloperationsunit）操作，中央单元操作和数字实时监测和控制网络。
通过测量大量的操作参数，每天产生超过二十亿字节的数据。
图形输出来描述操作参数的选取，地理分布的时间间隔，并且对动画感兴趣。
在每个区域中的最小值参数，最大和平均数据可以表示在一个颜色条图。
可视化的空间数据，如在应用金融指标或流通统计，也引起了广泛的兴趣。
在工程和科学应用可视化的许多工具和技术，以金融和统计为主。
可视化技术的成功应用，为用户提供了一个互动的研究数据，揭示了这些方法的趋势、周期和模型的能力。
在空间数据应用中的一个典型例子是网络统计数据，包括一个网络单元或地理特征，开关记录，大面积的分组，另一个城市的景观（景观）的可视化是该领域的一个潜在的有用技术。
城市景观是一个扩展的3条带状图，其中包括二维的标量值表示为一个统一的网格块或建筑物。
一个可视化表示的一年中的每个月，分为10个地理信息维度，称为故障率统计。
根据每月的服务统计和传输系统的运行性能，英国电信已被应用到城市现场进行调查。
这些应用程序可以很容易地使用财务信息，如每个地区的特点，对股票收益率的每个时间段，或地理，根据挖掘所得的可视化（Visual MIME），通过显示的货币量，各分公司的总收入，现金运行能耗统计。
由于信息可视化日益显著的数据超载问题，可以提供接近实时的解决方案，因此，它将对业务，财务和通信等领域的信息管理，产生重大影响。
2 信息可视化的几种类型根据信息可视化的类型可分为七类。
一是一维维数据，这样的数据是以一维向量和程序为主，只具有单一属性的信息。
二是尺寸数据。
这种数据主要以平面设计和地理数据，图形设计等形式呈现，采用横坐标法呈现其数据，可以充分将经度和纬度的地理数据显现出来。
三是三维数据，该数据领域的应用比较广泛，医学，地质，气象等都被涉及其中并得到有效的使用。
通过三维信息技术，可以更直观的反映数据状态。
四是多维数据，这样的数据是以财务和统计数据为主，数据包含四个或四个以上的属性信息，是信息可视化研究的主要方向。
五是分层次的数据。
数据模型是一个抽象数据，是一种比较常见的关系，传统的图书馆资源管理和窗口系统资源管理模型是典型的分层数据。
六是文本数据。
这样的数据形式多样，如报纸，邮件，新闻等等，都可以作为一个文本消息，在新的形势下，互联网时代的到来，多媒体和超文本成为文本信息的视觉信息技术的最大来源之一。
七是网络信息。
此信息不是传统意义上的网络信息，指的是网络节点与其他节点之间的关系，但也有很多其他之间的关系，信息之间的不可直接关系，使信息获取比较困难，是未来信息可视化技术研究的一个课题。
3 信息可视化技术的一般应用3.1 信息可视化技术在生物学中的应用生物的发展产生了大量的数据内容，成为信息可视化技术应用的重要驱动力，在生物学领域中得到较广的应用。
依托信息可视化技术的生物数据研究一直是当前研究领域的一个重点。
特别是针对复杂结构，如核酸、蛋白质和核酸等，借助于光镜等设备和数据信息采集，实现对大量蛋白质进行定量和定性研究，获取过多的生物数据的相关生物学知识，对加快药物开发具有非常重要的实用价值。