如何实现可视化分析？——九数云
可视化分析可以帮助我们增强数据处理和组织效率，处理更加复杂的信息。那么该如何进行可视化分析呢？
一、什么叫可视化分析
科学可视化、信息可视化和可视分析学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，这是可视化研究领域的新起点。
广义的可视化分析涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
1、科学可视化
科学可视化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，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。
2、信息可视化
信息可视化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。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。
二、为什么需要可视化分析
人类利用视觉获取的信息量，远远超出其他器官，而可视化分析正是利用人类天生技能来增强数据处理和组织效率。
可视化可以帮助我们处理更加复杂的信息并增强记忆。
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。
三、如何实现可视化分析
在技术上，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）。
具备专业素养的工程师一般来说需要掌握以下技术栈：
基础数学：三角函数、线性代数、几何算法图形相关：canvas、svg、webgl、计算图形学、图论工程算法：基础算法、统计算法、常用的布局算法可视化分析：数据清洗、统计学、数据建模设计美学：设计原则、美学评判、颜色、交互、认知可视化基础：可视化编码、可视分析、图形交互可视化解决方案：图表的正确使用、常见的业务的可视化场景
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