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时间：2020-06-15来源：CSDN浏览数：1036次
科学可视化（Scientific Visualization）、 信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。
——《数据可视化》
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
科学可视化（Scientific Visualization）是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染。科学可视化是计算机图形学的一个子集，是计算机科学的一个分支。 科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。
信息可视化（Information Visualization）是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。 抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。信息可视化与科学可视化有所不同：科学可视化处理的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等），信息可视化处理的数据具有抽象数据结构。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。
可视分析学（Visual Analytics）是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。
科学可视化、信息可视化与可视分析学三者有一些重叠的目标和技术，这些领域之间的边界尚未有明确共识，初略来说有以下区分：
人类的眼睛是一对高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，拥有超强模式识别能力，配合超过 50% 功能用于视觉感知相关处理的大脑，使得人类通过视觉获取数据比任何其他形式的获取方式更好，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快 6 万倍。
数据可视化正是利用人类天生技能来增强数据处理和组织效率。
大多数人对统计数据了解甚少，基本统计方法（平均值、中位数、范围等）并不符合人类的认知天性。 最著名的一个例子是 Anscombe 的四重奏，根据统计方法看数据很难看出规律，但一可视化出来，规律就非常清楚。
可视化还可以有效增强人的记忆力，我们经常说的一图胜千言就是可视化对生活的影响。
在技术上，数据可视化最简单的理解，就是数据空间到图形空间的映射。
一个经典的可视化实现流程，是先对数据进行加工过滤，转变成视觉可表达的形式（Visual Form），然后再渲染成用户可见的视图（View）。
具备专业素养的数据可视化工程师一般来说需要掌握以下技术栈：
在学术界与工程界，数据可视化工具都非常之多，学术界用得比较多的是 R 语言, ggplot2, Python 可视化库等，普通用户喜闻乐见的是 Excel，商业上的产品是 Tableau, DOMO, PowerBI 等等，是个精彩纷呈的世界。
这里有常用的 25 个数据可视化工具对比，没有完美的可视化工具，每个工具都有各自的优缺点。下面是一张工具选择推荐图，根据目的分类，左上是简单快捷，左下是故事导向，右上是为了分享分析，右侧是创新型图表，右下是分析型工具。
数据可视化（Data Visualization）和 信息可视化（Information Visualization）是两个相近的专业领域名词。狭义上的数据可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
——《数据可视化之美》
我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：
统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析。统计数据一般都是以数据库表的形式提供，常见的统计可视化类库有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 等等，都是用于展示、分析统计数据。
关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等。
地理空间数据可视化：地理空间通常特指真实的人类生活空间，地理空间数据描述了一个对象在空间中的位置。在移动互联网时代，移动设备和传感器的广泛使用使得每时每刻都产生着海量的地理空间数据。常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等，最近 Uber 开源的 deck.gl 也属于此类。
还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等。
在讲各种流行类库框架前，我们先了解下 Web 图形的底层技术规范。
比较流行的基础绘图库，基于 SVG 的有 snap.svg、rapheal.js 等，基于 Canvas 2D 的有 zrender、g 等，基于 WebGL 的有 three.js、SceneJS、PhiloGL 等，这些基础绘图库可以让上层封装更简单容易。
我们重点回到基于 Web 技术的数据可视化类库。
D3.js 是一个基于数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。
D3的优劣：
D3 没有提供封装好的组件，在复用性、易用性方面不佳，社区里有很多基于 D3 的可视化组件库：
D3 有着 Stanford 的血脉渊源，在学术界享有很高声誉，灵活强大使得它成为目前领域内使用最广泛的可视化类库，但偏底层的 API 和数据驱动模式，使得上手 D3 存在一定门槛，基于 D3 的工程实现上需要自己考虑和处理更多内容，如动画、交互、统一样式等，研发成本较高。
HighCharts 是一个用纯 JavaScript 编写的图表库， 能够简单便捷的在 Web 应用上添加交互性图表。这是在 Web 上使用最广泛的图表，企业使用需要购买商业授权。
HighCharts的优劣：
这是图表界的 jQuery，在世界范围内是使用最多最广的一个可视化类库，但整体图表设计比较陈旧难以扩展，同时商业公司使用需要按照使用人数购买版权，比较昂贵，阿里有购买过，目前已不推荐使用。
ECharts 缩写自 Enterprise Charts，企业级图表，开源来自百度数据可视化团队，是一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖另一个也是该团队自主研发的轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 是目前国内唯一一个入选 GitHub 全球可视化榜单的开源项目，2w+ star 全球排名第三，社区活跃，覆盖主流前端框架和 8 种编程语言的扩展，目前国内市场占有率处于绝对领先地位。
ECharts的优劣：
ECharts 能很好满足传统图表需求，但在高度灵活多样化的可视需求面前，需要另寻出路。
Leaflet 是面向移动设备的交互式地图的 JavaScript 库。 测量的 JS 只有大约 38 KB，它具有大多数开发人员需要的所有映射功能。
Leaflet的优劣：
地图专用，其他领域使用不上。目前 Google 地图、高德地图、百度地图都拥有自研的 JS 库。
deck.gl 是 Uber 可视化团队基于 WebGL 开发的面向大数据分析的可视化类库。
deck.gl的优劣：
deck.gl 在 3D 地图领域效果很赞，在其他领域不适用。
展现数据魅力，彰显数据价值，演绎视觉盛宴。
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