数据可视化的发展历程，一文给你讲清楚

要了解数据可视化的发展历程，首先就要理解什么是数据可视化。简而言之，数据可视化就是使用抽象的方法表达数据的变化、联系、或者趋势的方法，将数据转换为图形图像显示出来，其目的是为了让用户更好的使用数据。

初始阶段
第一个数据可视化的作品已无法追溯，但以学科而言，数据可视化已有几百年的历史了。从17世纪前早期地图和图表的出现，到17世纪中叶，测量和理论使数据可视化已广泛应用于天文分析、制作地图等科学研究领域。随着数据可视化的进一步发展，时间线图、条形图包括饼图和时序图等相继萌芽于18世纪并且依然为人沿用至今。

19世纪可以说是数据制图的黄金时期，欧洲开始着力发展数据分析技术，数据可视化在社会、工业、商业和交通规划等领域大放异彩。这里分享一个典型的数据可视化案例。1864年一名叫做John Snow的医生使用散点在地图上标注了伦敦的霍乱发病案例，从而判断出Broad Street的水井污染是疫情爆发的根源。

发展阶段
计算机的发明使得数据可视化得以迅速发展。表格是最先进入可视化领域的，表格可视化主要包括即席报表和OLAP。

其中比较典型的例子比如中国式复杂报表，格式复杂、信息量大。国内目前比较著名的报表厂商主要包括亿信华辰、帆软报表、乾润报表、华表等等，不过华表被用友收购后，08年就基本没再维护了。在这一方面，亿信华辰的ABI产品对于中国式报表制作苦手而言（比如我）能够减少巨大的工作量，操作简单上手不难。界面风格有点类似于Execl，而且Excel文件的样式可以直接导入再次使用，省去了很多样式处理时间。里面还内置了一些常用的图表插件，可直观的看到数据。多数据源，多计算处理方式，能够满足对各种中国式报表的要求。

报表可视化的另一个重要分支OLAP在亿信ABI中也有对应的功能设计，并且进一步延伸出了一些功能，使得使用人员只需要进行简单的拖拽维度和指标，就能生成对应的分析结果。这对于数据可视化中的猜想分析和求证分析无疑是十分有帮助的。

对于企业，中基层人员更喜欢报表可视化，高层人员更喜欢图形可视化。互联网企业可能更多是希望业务人员以自助方式进行可视化。不过无论是哪种可视化方式，有表就有图，各种统计图在数据可视化中具有不可动摇的地位。像一些柱状图、条形图、饼图、折线图等基本统计图形就不多说了，基本所有报表都有且能做出来。

真正考验读图水平的是独立图表控件，它需要基本代码集成到企业信息系统里面去。早期在Java国内做得最多的是Jfreechart，到了Flash时代，用的最多是Fusioncharts。进入html5的时候，国内出现了Echarts。

我在使用亿信ABI进行做图还好，内置的一些仪表盘、环形图、地图什么的基本已经能满足大部分业务需求，不过让我眼前一亮的是亿信ABI在统计图中加了个echarts自定义统计图的脚本入口（虽然我不会写脚本，但是我可以借鉴已有脚本），对于很多echarts统计图想要应用而产品没有内置时就去echarts官网找到源码，然后粘贴到脚本入口即可。以下是一些常应用于可视化分析的统计图类型。

鼎盛阶段
什么时候是数据可视化的鼎盛阶段尚未有一个明确的定论，因为数据可视化目前仍在迅速发展，特别是近些年进入大数据时代后，数据可视化面临着更大的机遇和挑战。大数据时代的到来对数据可视化的发展有着冲击性的影响，试图继续以传统展现形式来表达庞大的数据量中的信息是不可能的，大规模的动态化数据要依靠更有效的处理算法和表达形式才能够传达出有价值的信息，同时3D可视化结合云计算数据分析和物联网技术融入于数字孪生当中，已逐渐延伸到智慧城市、智慧园区、智慧交通等应用领域。因此大数据可视化的研究成为新的时代命题。

图为亿信ABI智慧园区效果

应对大数据时，不但要考虑快速增加的数据量，还需要考虑到数据类型的变化，这种数据扩展性的问题需要更深入的研究才能解决；互联网的加入增加了数据更新的频率和获取的渠道，并且实时数据的巨大价值只有通过有效的可视化处理才可以体现，于是在上一历史时期就受到关注的动态交互的技术已经向交互式实时数据可视化发展，是如今大数据可视化的研究重点之一。

综上，如何建立一种有效的、可交互式的大数据可视化方案来表达大规模、不同类型的实时数据，成为了数据可视化这一学科的新的主要的研究方向。