AMiner：人工智能之可視化(附下載地址)

?三個皮匠微信公眾號每天給您帶來最全最新各類數據研究報告

可視化是把數值或非數值類型的數據轉化為可視的表示形式，并獲得對數據更深層次認識的過程?？梢暬瘜碗s的信息以圖像的形式呈現出來，讓這些信息更容易、快速地被人理解，因此，它也是一種放大人類感知的圖形化表示方法。（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告） 

可視化充分利用計算機圖形學、圖像處理、用戶界面、人機交互等技術，以人們慣于接受的表格、圖形、圖像等形式，并輔以信息處理技術（例如：數據挖掘、機器學習等）將復雜的客觀事物進行圖形化展現，使其便于人們的記憶和理解?？梢暬癁槿祟惻c計算機這兩個信息處理系統之間提供了一個接口，對于信息的處理和表達方式有其獨有的優勢，其特點可總結為可視性、交互性和多維性。 

目前，數據可視化針對不同的數據類型及研究方向，可以進一步劃分為科學數據可視化、信息可視化，以及可視分析學三個子領域。這三個領域即緊密相關又分別專注于不同類型的數據及可視化問題。具體而言，科學可視化是針對科學數據的可視化展現技術?？茖W數據，例如，醫療過程中由CT 掃描生成的影像數據、風洞實驗而產生的流體數據、以及分子的化學結構等，是對物理世界的客觀描述，往往是通過科學儀器而測量得到的數據。這類數據的可視化主要關注于如何以清晰直觀的方式展現數據所刻畫的真實物理狀態。因此，科學可視化往往呈現的是三維場景下的時空信息。信息可視化注重于如何以圖形的方式直觀展現抽象數據，它涉及到了對人類圖形認知系統的研究。在這里，抽象數據（例如：圖形數據、多維度數據、文本數據等）往往是對各應用領域所產生數據的高層次概括，記錄的是抽象化的信息。針對這樣的數據，信息可視化著眼于多維度信息的可視編碼技術，即如何以低維度（2D）的圖形符號來直觀展現并揭示抽象數據中所隱藏的潛在規律與模式；可視分析學是多領域技術結合的產物，旨在結合并利用信息可視化、人機交互、以及數據挖掘領域的相關技術，將人的判斷與反饋作為數據分析中重要的一環，從而達到精準數據分析、推理及判斷的目的。 

可視化的重要性在于，通過提供對數據和知識的展現，建立用戶與數據系統交互的良好溝通渠道，利用人類對圖形信息與生俱來的模式識別能力，通過以直觀的圖像化方式展現數據，從而幫助用戶快速發覺數據中的潛在規律，并借助分析人員的領域知識與經驗，對模式進行精準分析、判斷、推理，從而達到輔助決策的目的。 

目前可視化技術在各行各業中均得到了廣泛的應用。其中，可視化技術在信息安全、智慧醫療、電子商務、機器學習、智慧城市、文化體育、數字新聞、氣象預報、地質勘測等諸多領域產生了非常廣泛的應用，并逐漸成為這些領域當中越來越重要的組成部分。 

當下可視化存在的挑戰是：如何進一步深入挖掘人類對于圖形、動畫、以及交互的感知及認知模式，從而進一步完善可視化的相關理論；如何打破“手工作坊”式的針對每一個問題，單獨定制數據可視化設計方案的傳統模式，大規模批量創造生成風格化的可視展現；以及，如何根據用戶的數據分析任務與需求自動推薦合適的可視化展現方式。 

主要的研究趨勢：海量、異構、時變、多維數據的可視化展示方案；可視化在可解釋性深度學習領域的應用；自動可視化生成技術的研究；基于形式概念分析理論的知識可視化方法；可視化模式識別；整體可視與局部詳細可視相結合的新方法研究等。