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什么叫信息数据可视化技术?

什么叫信息数据可视化技术?

2022-07-05

作者:yunzhimeng

信息可視化技术其精髓在于将数据信息精准地转变为视觉模式,能够更为直观地对信息数据进行查阅,大大地提升了工作效率。一般来说,信息数据可视化技术分为对数据进行预处理、图形设计与绘制以及交互显示三个阶段,随着信息时代的来临,信息数据可视化技术主要被应用于网络数据可视化、文本可视化、交通可视化、生物医药可视化及大数据挖掘可视化等方面。本文就对信息可视化技术的概念及运作过程进行阐释,并浅谈其在生产生活中的应用,以供参考。

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1 信息数据可视化技术概述


1.1信息数据可视化技术含义

信息数据可视化,英文名称是Information visuali zation,属于一种跨学科领域,其目的是对大规模非数值型信息数据资源进行视觉方面的呈现,比如在软件系统中的大部分文件及行数较多的程序代码。信息可视化技术主要用于对图像图形进行处理,以达到让使用者能够更好地对信息数据进行理解与分析的目的[1]。与科学可视化技术相比,信息数据可视化技术主要侧重于对抽象数据进行收集与整理,比如非结构化文本等,一般来说并无具备固定的二维或三维几何结构。

1.2信息数据可视化过程

在对数据信息进行可视化处理中,一般分为三个具体的阶段,第一个阶段是将原始数据转换为数据表,对数据进行预处理[2]。简而言之,就是提前处理获取到的信息,以便于人们对其进行理解分析,有利于将其录入到模块之中。预处理的内容主要包括对数据信息的格式进行标准化处理、对数据信息进行变换及对数据信息进行压缩与解压等。在处理一些较为特殊的数据时,还要采用特殊的方法进行处理,比如对单幅图像就要进行相应的降维处理。第二个阶段是将数据表转换为可视化结构,即图形的设计与绘制。在这个阶段,主要是将信息数据表中的内容通过设计与绘制,转变为较为具象的图形[3]。在设计与绘制过程中,要对使用人的需求进行合理分析,并在图形中充分展示该意图。第三个阶段是将数据可视化结构转换为视图,即交互显示。在这个阶段,主要是将所设计与绘制的图形按照一定的规章制度进行合理的传输,让使用人得反馈内容能够及时传输到软件处理中心,进而实现有效的交互显示。

2 信息数据可视化技术分类及应用


2.1多维数据可视化技术

在对多维数据进行处理时,如若沿用了传统的二维图像,存在着较大的弊端,无法满足当前时代需求,不能够对信息量进行有效地保证,不能够满足复杂性等要求。通过采用多维数据可视化技术,就能够对上述的弊端进行有效的解决[4]。多维数据可视化技术种类较多,接下来分别就在日常生活生产中应用较多的方法进行探讨。

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(1)基于几何机构的可视化方式

在这种类型中,应用较多的油平行坐标系及散点图矩阵。前者主要是通过轴线的平行性来展示出相应的维度,将数据刻画与轴线之中,并将轴线上某一数据项的坐标点通过折线进行连接,在二维模式就能够明显观察到多维数据[5]。这类方式具有一定的不足,如若所处理的信息数据规模较大,所呈现的视图就会显得较为混乱,将会对人们进行查阅时的可视化内容造成干扰。后者主要是通过二维坐标中的数据点来展示出变量之间的联系。在日常生产生活中,这类方式往往是与其余方式进行组合使用,能够有效地提升信息数据的显示效果,体现出规模较大的数据。这类方式能够以较快的速度获取成对变量之间的联系,但如若维度较大,加之屏幕宽度有限,不能够全面地展示出矩阵数据的总量[6]。

(2)基于图标的可视化方式

这类方式主要是将具备数据可视化特点的几何形状作为图标,并对多维数据进行刻画,这类图标往往具备较多的可视化属性,诸如长度、颜色、形状及大小都能够被用作维度,通过图表属性与多维数据之间的映射,能够有效体现出可视化效果。在这一类型中,应用较多的主要是星绘法及Chernoff面法。前者主要通过由点辐射到线的方式,来体现数据信息维度,而线段的长度则表示相应的维度数量[7]。后者主要是对人脸特征进行识别,来体现数据信息维度,通过对脸图的绘制,能够得到多维数据,并遵循相应的规则进行排序,从而使信息数据通过可视化模式直观地展现。

(3)多维数据可视化技术的应用

多维数据可视化技术一般应用于动画制作领域,能够给人们带来更为强烈的视觉冲击。在信息可视化技术中,最为常见的是通过动画的制作与使用,来提升交互性,使得人们能够更为清晰地理解所获取的数据信息。与传统的图文相比,在动画中各类元素始终保持移动状态,能够清晰地得知所研究对象的变化情况,诸如其方位变化及色泽形态的变化等,能够对下一步的规划作出方向上的指导。在对动画进行制作时,人们主要是在进行编码初期便运用动作,将其变为附加的变量。同时,在各个环节的转换过程中,通过动画这一形式,能够使得各个环节之间的衔接更为流畅,大大提升了工作效率。在将多维数据可视化技术应用于动画制作时,需要注意控制好动画的变化速率[8]。如若速率太慢,不但浪费了时间,影响了工作效率,还无形之中增加了成本支出,具有较大的弊端。如若速度太快,人们就不能对动画的内容进行全方位的理解,所制作的动画也缺乏实用价值。因此一定要控制好速度,根据场景的中状态选取合适的动画变化速率。

2.2时间序列数据可视化技术

时间序列数据可视化技术主要是指对信息数据通过时间发展特点进行收集整理,通过相应的手段使其呈现可视化形式。通过这一技术所呈现的可视化形式一般有以下几个种类:第一,线形图。线形图是生产生活中应用最为普遍的一种形式,通过原始点来展示出时间发展下的数据信息变化。在通过线形图进行可视化呈现时,如若信息数据具备较多的时间维度,就应当为所有的维度创建出相应的图标,并将其进行对齐,从而能够明确地对比出时间发展方向。第二,堆积图。堆积图主要是对时间序列进行累积,能够通过这一方法求得序列的总和,如图2所示。这类方法存在着一定的缺陷,不能够对所有的序列进行对比,且在处理时如若出现了负数,将会大大影响可视化呈现效果[9]。

2.3网络数据可视化技术

网络数据可视化技术主要是通过自动布局与自动计算将信息数据绘制成网状结构的图形。一般来说应用较为广泛的有以下三种类型:第一是借助仿真物理学中力的概念对网状图进行绘制,通过各个受力节点来进行连接,进而达到可视化的目的。第二是对信息数据进行分层布局,绘制出层次结构分明的信息数据网状图[10]。第三是对信息数据采用网格布局的方式,绘制出类似于网格的信息数据网状图。

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3 结论

综上所述,在信息化时代,信息数据可视化技术已经被广泛应用于人民群众的日常生产生活中,且对其所进行的技术方面的研究工作也取得了实质性的进展。经过各类庄家学者的不断努力,当前我国已经在信息可视化技术上积累了丰富的经验,且已经获得了较为丰硕的成效。在将信息可视化技术应用于各个领域时,应当注意保证其艺术性、关联性、直观性及交互性,并与大数据挖掘数据有效结合,进而确保工作质量,提升工作效率,从而促进我国经济建设的良好发展。

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