信息可视化发展脉络.docx

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1、信息可视化发展脉络信息可视化有着悠久的历史，并在17世纪以来取得了长足的进步。由于计算能力的发展，20世纪在信息可视化的发展方面取得了卓越的成就。我们从历史说起,在1812年至1813年的俄罗斯战役中，绘制法国军队连续损失的地理图形可视化可谓是信息可视化历史上的一座丰碑，提到信息可视化的历史，都少不了要提起它。现在，同样的图形可以通过更丰富的细节和交互元素渲染出来。可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化理念与技术己经应用和发展了数百年。一、20世纪之前16世纪时，人类已经掌握了精确的观测技术和设备，也采用手工方式制作可视化作

2、品。可视化的萌芽出自几何图表和地图生成，其目的是展示一些重要的信息。17世纪最重要的科学进展是对物理基本量（时间、距离和空间）的测量设备与理论的完善，它们被广泛用于航空、测绘、制图、浏览和国土勘探等。同时，制图学理论与实践也随着分析几何、测量误差、概率论、人口统计和政治版图的发展而迅速成长。17世纪末，甚至产生了基于真实测量数据的可视化方法。从这时起，人类开始了可视化思考的新模式。18世纪，发明了新的图形化形式（等值线、轮廓线）和其他物理信息的概念图（地理、经济、医学）。随着统计理论、实验数据分析的发展，抽象图利函数阁被广泛发明。19世纪，统计图形、概念图等迅猛爆发，此时人们已经掌握了整套统计

3、数据可视化工具。关于社会、地理、医学和经济的统计数据越来越多，将国家的统计数据和其可视表达放在地图上，产生了概念制图的新思维，其作用开始体现在政府规划和运营中。二、20世纪的信息可视化发展情况20世纪，个人计算机的普及使得人们逐渐开始采用计算机编程的方式实现可视化。20世纪70年代以后，桌面操作系统、计算机图形学、图形显示设备、人机交互等技术的发展，激发了人们通过编程实现交互式可视化的热情。在20世纪早期，信息可视化领域的进展不大。人们做了一些努力来改进现有的模型，但整体而言，虽然可视化仍在向前发展，但是这门学科似乎没有突显出来，也很少有惊人的进步。然而，20世纪下半部分的信息技术发展，则创造

4、了信息可视化学科的发展和繁荣，持续至今。20世纪是个充满戏剧性的时代，各种新技术一批一批涌现，先是计算技术的革新，之后又是互联网的发明，加快了信息传播的速度，这就间接催生了信息可视化技术的发展。1950-1975数据可视化的变化约翰图基于1962年发表了一篇论文“数据分析的未来”。在那篇论文中，他探索了信息可视化的学科（没有参考信息可视化，因为这个术语在20世纪80年代在施乐帕洛阿尔托研究中心创造后才成为常用的说法），特别是开始创建可用于分析的新模型，如箱形图，悬挂根图等，Tukey的工作重振了这门学科，并开始吸引专业人士回到数据分析领域。1967年，法国的JaqUeSBertin试图在他的作

5、品SemiOIOgieGraPhiqUe中统一图形和演示。它提供了巨大的洞察力，可以直观地生成信息，从而更好地了解统计分析。然后在20世纪50年代末和60年代，采用编程语言FORTRAN,这是第一种“高级”语言，开始能够创建计算机处理的统计数据-大大增加了要处理的信息量。在20世纪60年代后期，通过计算机创建信息可视化的过程正在进行中，并且第一批统计应用程序在20世纪70年代初开始出现。许多形式的统计表示也在20世纪70年代早期出现，包括：傅立叶函数图，Chernoff面图，起始图，聚类和表示以及使用多维双标图。1975年至今互动和动态数据可视化的出现由于发展过于迅速，为信息可视化的进展提供精

6、确时间表变得更加困难。Michae1Friend1y提供以下要点：开发了高度交互的统计计算系统并且这些系统是常用的。这与使用编译批处理的早期命令驱动系统进行了比较。实现了可视化数据分析的新方法，例如链接，刷涂，选择，聚焦等，可以应用于交互式数据模型。开发了诸如盛大游览，散点图矩阵，平行坐标图等工具，因此可以更好地分析具有大量维度的数据。开发了用于绘制离散的分类数据的新技术。信息可视化领域已经扩展到包含许多新形式的数据，数据结构。除了提供美学上令人愉悦的简单静态可视化之外，信息可视化领域已经开始实现对显示数据的认知和感知方面的理解。一个比较通用的例子，是一大批工业界商业智能产品和数据可视化软件的

7、出现，将可视化的发展推向了新的高度，除了大量的使用交互新技术以外，一些前卫的软件如DataFocus也开始引入自然语言处理技术(N1P),增强数据分析的易用性，将数据可视化推向深入。虽然理论上可以手动创建上述图像，但实际上它们需要计算能力才能实现经济高效的开发。如果手工绘制的话，一个小小的错误会使这样的图表变得无用；在计算机上单击按钮可以修改可视化。除此之外，整个世纪还开发了越来越强大的应用程序来实现信息可视化。这包括开发动态图形方法，允许数据用户快速，轻松，直接地处理图形及其属性。在20个世纪一直是一个时期的信息可视化的感谢显着进步来计算的出现和“大数据”的曙光。由于互联网，研发团队在互联网

8、领域的快速发展和新方法之间的协作迭代，很难(如果不是不可能的话)为这一时期提供完美的事件年表。进入21世纪后，原有的可视化技术已难以应对海量、高维、多源和动态的数据分析挑战。大数据、数据分析行业迎来了高速发展的时期，国家与企业更加重视数据价值，强调数字化建设的重要性。人类需要综合可视化、图形学、数据挖掘以及新的理论模型、用户交互手段等技术，辅助现代社会用户应对当下的挑战。可视分析学应运而生。可视分析学综合了图形学、数据挖掘和人机交互等技术，以可视交互界面为通道，将人的感知和认知能力以可视的方式融入数据处理过程，形成人脑智能和机器智能的优势互补，建立螺旋式信息交流与知识提炼途径，完成有效的分析推理和决策。从以上内容可以看出，可视化的发展经历了长期以及不同阶段的磨砺。在整个发展过程中，不仅仅是图表本身在不断丰富，人们的可视化思考方式也在不断升级，逐渐认识到通过更多可视化的形式来思考、探索与传递知识。在大的可视化需求之下，同时伴随着计算机的发展，可视化工具也在快速迭代，如今各类现代化自助的可视化分析系统给人们带来很大的便捷，应用在各行各业中。对于我们自己来说更应该去用好这个时代下简易的工具，重视身边的数据，通过可视化的手段辅助我们探索与传递价值。