我多次被炫目的資料視覺化或資訊視覺化震驚，在我知道這些圖片背後的資料來源和創造歷程後，更是為之詫異不止。它涉足製圖學、圖形繪製設計、計算機視覺、資料採集、統計學、圖解技術、數型結合以及動畫、立體渲染、使用者互動等。相關領域有影像學、視知覺。空間分析、科學建模等。

這是創造性設計美學和嚴謹的工程科學的卓越產物。用極美麗的形式呈現可能非常沉悶繁冗的資料，其表現和創作過程完全可以稱之為藝術。所以我翻譯了來自SM上的3篇資料視覺化和資訊圖形的文章，主要是鑑賞並提供一些參考資料。我儘量查詢了每張資料圖表背後的背景，新增了標註和說明，希望那個幫助讀者更深入地理解這些圖表所呈現的含義，而不僅僅是停留於對“好看”的讚歎上。這些圖片不會說話，但它們比文字和語言都更為有力。

資料視覺化 Data Visualization 和資訊視覺化 Infographics 是兩個相近的專業領域名詞。狹義上的數字視覺化指的是講資料用統計圖表方式呈現，而資訊圖形（資訊視覺化）則是將非數字的資訊進行視覺化。前者用於傳遞資訊，後者用於表現抽象或複雜的概念、技術和資訊。

而廣義上的資料視覺化則是資料視覺化、資訊視覺化以及科學視覺化等等多個領域的統稱。

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資料視覺化起源於1960s計算機圖形學，人們使用計算機建立圖形圖表，視覺化提取出來的資料，將資料的各種屬性和變數呈現出來。隨著計算機硬體的發展，人們建立更復雜規模更大的數字模型，發展了資料採集裝置和資料儲存裝置。同理也需要更高階的計算機圖形學技術及方法來建立這些規模龐大的資料集。隨著資料視覺化平臺的擴充，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、使用者互動使用等，資料視覺化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大。

而我們熟悉的那些餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等，是最原始的統計圖表，它們是資料視覺化的最基礎和常見應用。作為一種統計學工具，用於建立一條快速認識資料集的捷徑，併成為一種令人信服的溝通手段。傳達存在於資料中的基本資訊。所以我們可以在大量PPT、報表、方案以及新聞見到統計圖形。

但最原始統計圖表只能呈現基本的資訊，發現資料之中的結構，視覺化定量的資料結果。

面對複雜或大規模異型資料集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分佈、媒體效果反饋、使用者行為資料等，資料視覺化面臨處理的狀況會複雜得多。

可能要經歷包括資料採集、 資料分析、資料治理、資料管理、資料探勘在內的一系列複雜資料處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的還是允許互動的。然後由工程師建立對應的視覺化演算法及技術實現手段。包括建模方法、處理大規模資料的體系架構、互動技術、放大縮小方法等。動畫工程師考慮表面材質、動畫渲染方法等，互動設計師也會介入進行使用者互動行為模式的設計。

所以一個資料視覺化作品或專案的建立，需要多領域專業人士的協同工作才能取得成功。人類能夠操縱和解釋如此來源多樣、錯綜複雜跨領域的資訊，其本身就是一門藝術。

資料視覺化在發展過程中，科學和工程領域的應用衍生出了分支：科學視覺化——“利用計算機圖形學來建立視覺影像，幫助人們理解科學技術概念或結果的那些錯綜複雜而又往往規模龐大的數字表現形式”。

在計算機誕生之前，科學的視覺化行為就存在。如等高線圖、磁力線圖、天像圖等等。利用計算機的強大運算能力，人類可以使用三維或四維的方式表現液體流型、分子動力學的複雜科學模型。

比如利用經驗資料，科學視覺化在天體物理學（模擬宇宙爆炸等）、地理學（模擬溫室效應）、氣象學（龍捲風或大氣平流）模擬人類肉眼無法觀察或記錄的自然現象；利用醫學資料（核磁共振或CT）研究和診斷人體；或者在建築領域、城市規劃領域或高階工業產品的研發過程中發揮重大重用。比如汽車的研發過程中，需要輸入大量結構和材料資料，模擬汽車在受到撞擊時如何變形。在城市道路規劃的設計過程中，需要模擬交通流量。

雖然科學視覺化的表現形式對於普通人比較陌生，像粒子系統、散點圖、熱力圖等圖表不接受專業訓練很難看懂。但實際上科學視覺化的成果已經滲透到我們生活的每個角落。

90年代初期，資訊視覺化領域進入人們的視野。用於解決對異質性資料中“抽象”的部分的分析。幫助人們理解和觀察抽象概念，放大了人類的認知能力。

科學視覺化和資訊視覺化的差別比較微妙，因為科學視覺化的大部分處理物件都是抽象的概念。在手段和技術上也有大量共同之處。所以邊界比較模糊。

在國外，許多大型企業、科研機構都會有相關部門進行資料視覺化研究，如數字圖書館。媒體和政府機構也會對自己掌握的資料進行視覺化分析，如犯罪地圖。在網際網路上，那些掌握了大量使用者活動資訊、使用者關係網或語料庫的網站，比如digg，friendfeed，flickr或大型電子商務網站等，都有實驗性的視覺化專案。可惜在中國在這方面的商用或實驗專案還是比較空白的。

資料視覺化的開發和大部分專案開發一樣，也是根據需求來根據資料維度或屬性進行篩選，根據目的和使用者群選用表現方式。同一份資料可以視覺化成多種看起來截然不同的形式。

  • 有的視覺化目標是為了觀測、跟蹤資料，所以就要強調實時性、變化、運算能力，可能就會生成一份不停變化、可讀性強的圖表。
  • 有的為了分析資料，所以要強調資料的呈現度、可能會生成一份可以檢索、互動式的圖表
  • 有的為了發現資料之間的潛在關聯，可能會生成分散式的多維的圖表。
  • 有的為了幫助普通使用者或商業使用者快速理解資料的含義或變化，會利用漂亮的顏色、動畫建立生動、明瞭，具有吸引力的圖表。
  • 還有的圖表可以被用於教育、宣傳或政治，被製作成海報、課件，出現在街頭、廣告手持、雜誌和集會上。這類圖表擁有強大的說服力，使用強烈的對比、置換等手段，可以創造出極具衝擊力自指人心的影像。在國外許多媒體會根據新聞主題或資料，僱用設計師來建立視覺化圖表對新聞主題進行輔助。

說了那麼多，大家都可以感受到資料視覺化所應用價值，其多樣性和表現力吸引了許多從業者，而其創作過程中的每一環節都有強大的專業背景支援。無論是動態還是靜態的視覺化圖形，都為我們搭建了新的橋樑，讓我們能洞察世界的究竟、發現形形色色的關係，感受每時每刻圍繞在我們身邊的資訊變化，還能讓我們理解其他形式下不易發掘的事物。

我通過翻譯這系列的文章，為資料視覺化的創造力所折服，也為其所能誕生和發展的背景環境所感嘆。希望國內能有更多的跨領域人才的教育背景，能有發展實驗性專案的環境，設計師們能擁有更多的創造力和專業素養，永遠保持好奇心和敏感。

資料視覺化相關的引擎/程式/工具（來自wiki百科）

資訊視覺化的相關方法

未完，請看系列文章（二）。

 自：36大資料