1. 可视化设计原则1.1. 可视化的首要任务是准确地展示和传达数据所包含的信息1.2. 可视化的使用者主要分为两类1.2.1. 一类被认为是数据的探索者他们通常对数据的情况并不清楚期望直接控制可视化系统的交互1.2.1.1. 需要更多的交互和多维度分析以期找出数据的特征1.2.2. 另一类是数据的展示者他们已经对数据了如指掌并且数据通常经过了一定的处理而观者此时是被动地接受信息1.2.2.1. 利用可视化展示已获取的数据特征并表达自己的观点1.3. 数据到可视化的直观映射1.3.1. 在选择合适的数据到可视化元素标记和视觉通道的映射时设计者首先需要考虑的是数据的语义和可视化用户的个性特征1.3.2. 可视化的一个核心作用是使用户在最短的时间内获取数据的整体信息和大部分细节信息这通过*直接观察数据显然无法完成1.3.3. 数据到可视化元素的映射需充分利用已有的先验知识从而*降低人们对信息的感知和认知所需要的时间1.3.4. 实际应用中的数据通常是基础数据类型的实例和组合其可视化方法一般为采用基于不同视觉编码通道的组合1.3.5. 数据到可视化的映射还要求设计者使用正确的视觉通道去编码数据信息1.4. 视图选择与交互设计1.4.1. 滚动与缩放1.4.1.1. 当数据无法在当前有限的分辨率下完整展示时滚动与缩放是非常有效的交互方式1.4.2. 颜色映射的控制1.4.2.1. 调色盘是可视化系统的基本配置1.4.3. 数据映射方式的控制1.4.3.1. 在可视化设计时设计者首先需要确定一个直观且易于理解的数据到可视化的映射1.4.4. 数据缩放和裁剪工具1.4.4.1. 在对数据进行可视映射之前用户通常会对数据进行缩放并对可视化数据的范围进行必要的裁剪从而控制最终可视化的数据内容1.4.5. LOD控制1.4.5.1. 细节层次Level-Of-Detail*控制有助于在不同的条件下隐藏或者突出数据的细节部分1.5. 信息密度1.5.1. 数据的筛选1.5.2. 可视化展示了过少的数据信息1.5.3. 设计者试图表达和传递过多的信息1.5.4. 一个好的可视化应向用户提供对数据进行筛选的操作从而可以让用户选择数据的哪一部分被显示而在需要的时候才显示其他部分1.5.5. 另外一种解决方案是通过使用多视图或多显示器将数据根据它们的相关性分别显示1.6. 美学因素1.6.1. 在可视化中颜色是使用最广泛的视觉通道也是经常被过度甚至错误使用的一个重要的视觉参数1.6.2. 聚焦1.6.2.1. 设计者必须通过适当的技术手段将用户的注意力集中到可视化结果中的*最重要区域1.6.3. 平衡1.6.3.1. 平衡原则要求可视化的设计空间必须被有效地利用尽量使重要元素置于可视化设计空间的中心或中心附近同时确保元素在可视化设计空间中的平衡分布1.6.4. 简单1.6.4.1. 简单原则要求设计者尽量避免在可视化中包含过多的造成混乱的图形元素也要尽量避免使用过于复杂的视觉效果1.7. 动画与过渡1.7.1. 可视化视图与可视化系统1.7.1.1. 前者通常是图像是相关人员进行交流的载体形式1.7.1.2. 后者则创建了一个终端用户包括设计者和一般用户与数据进行交互的系统环境使得用户可以根据自己的意图选择合适的可视化映射和可视化信息密度并通过系统提供的交互生成最终的可视化视图或可视化视图序列1.7.2. 用时间换取空间在有限的屏幕空间中展示更多的数据1.7.3. 辅助不同可视化视图之间的转换与跟踪或者辅助不同可视化视觉通道的变换1.7.4. 增加用户在可视化系统中交互的反馈效果1.7.4.1. 在可视化系统中用户的交互总是期望获得系统的反馈1.7.5. 引起观察者注意力1.7.6. 一致性1.7.6.1. 指可视化视图中的标记在动画过程中仅编码一个数据或数据维度1.7.7. 易理解性1.7.7.1. 要求带有动画的可视化必须容易被用户理解1.8. 可视化隐喻1.8.1. 隐喻本体、隐喻喻体和可视化变量1.8.2. 隐喻也称为多模态隐喻1.8.3. 时间隐喻和空间隐喻是可视化隐喻中最常见的两类方式1.9. 颜色与透明度1.9.1. 颜色在数据可视化领域通常被用于编码数据的分类或定序属性1.9.2. 颜色混合效果可以为可视化视图提供数据可视化的上下文内容信息方便观察者对于数据全局的把握2. 可视化理论发展2.1. 图形符号学2.1.1. 图形符号用视觉变量描述包括*位置变量和视网膜变量2.1.2. 关联性根据属性可找出图形符号间的对应关系并且对其进行分类2.1.3. 选择性根据属性可找出图形符号所属的类别2.1.4. 有序性根据属性可对图形符号进行排序2.1.5. 定量性根据属性可从图形符号推导出比例关系或者距离2.2. 关系数据的图形表示2.3. 图形语法2.3.1. 数据和它们的视觉表达应该被区分2.4. 基于数据类型的研究2.4.1. 一维一维数据指由字母或文字组成的线性数据如文本文件、程序源代码等2.4.2. 二维二维数据主要是平面或地图数据例如地理地图、平面图或报纸版面等2.4.3. 三维三维数据指三维空间中的对象例如分子、人体以及建筑物2.4.4. 时间时间数据广泛存在于不同的应用中例如医疗记录、项目管理或历史介绍2.4.5. 多维多维数据中的每一项数据拥有多个属性可以表示为高维空间的一个点2.4.6. 树表示层次关系2.4.7. 网络表达连接和关联关系2.5. 基于数据状态模型的研究2.5.1. 将可视化技术分解为四个数据转换阶段和三种数据转换操作2.5.2. 不同阶段分别对应不同的算子2.5.2.1. 数值算子2.5.2.2. 分析算子2.5.2.3. 可视化算子2.5.2.4. 视图算子2.5.3. 三种数据转换操作为2.5.3.1. 数据转换2.5.3.2. 可视化转换2.5.3.3. 视觉映射转换2.6. 多维关系数据库可视化分析系统2.6.1. Polaris系统2.6.1.1. 可支持大规模多维关系型数据库的查询、分析和可视化完成关系型数据库中的主要挑战发现结构和模式获得因果关系