本文介绍: 在计算机视觉领域,数据可视化是对数据的一种形象直观的解释,实现从不同维度观察数据,从而得到更有价值的信息。数据可视化将抽象的、复杂的、不易理解的数据转化为人眼可识别的图形、图像、符号、颜色、纹理等 ,这些转化后的数据通常具备较高的识别效率,能够有效地传达出数据本身所包含的有用信息。模式、关系和异常。(1)模式。指数据中的规律。(2)关系。指数据中的相关性。(3)异常。指有问题的数据。
一、重点复习
题型:填空题(15道,2分一个)与简答题(3道题目,10分一个)与绘图题(选画2个类型的图)
1.什么是数据可视化
在计算机视觉领域,数据可视化是对数据的一种形象直观的解释,实现从不同维度观察数据,从而得到更有价值的信息。数据可视化将抽象的、复杂的、不易理解的数据转化为人眼可识别的图形、图像、符号、颜色、纹理等 ,这些转化后的数据通常具备较高的识别效率,能够有效地传达出数据本身所包含的有用信息。
数据可视化是为了从数据中寻找出三个方面的信息:模式、关系和异常。(1)模式。指数据中的规律。(2)关系。指数据中的相关性。(3)异常。指有问题的数据。
2.数据可视化的作用
数据可视化的作用包括记录信息、分析推理、信息传播与协同等。(1)记录信息。自古以来,记录信息的有效方式之一是用图形的方式描述各种具体或抽象的事务。(2)分析推理。数据可视化极大地降低了数据理解的复杂度,有效提升了信息认知的效率,从而有助于人们更快地分析和推理出有效信息。(3)信息传播与协同。通过数据可视化可以加深对数据的感知。
大数据的问题:(1)大量数据不能有效利用,弃之可惜,想用却不知如何下手。(2)数据展示模式繁杂晦涩,无法快速甄别有效信息。
数据可视化在大数据分析中的作用:(1)动作更快。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。可视化提供了一种非常清晰的交互方式,从而能够使用户更快地理解和处理这些信息。(2)以建设性方式提供结果。大数据可视化工具能够用一些简短的图形描述复杂的信息。通过可交互的图表界面,轻松地理解各种不同类型的数据。(3)理解数据之间的联系。在市场竞争环境中,找到业务和市场之间的相关性是至关重要的。
3.数据可视化的分类
4.数据可视化的发展方向
5.视觉感知的处理过程
6.格式塔原则
7.颜色理论
8.视觉的编码
9.数据的类型
10.数据预处理
11.数据分析与数据挖掘
12.数据可视化的流程
13.数据可视化的设计标准及框架
14.数据到可视化的直观映射
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