資料視覺化是一項致力於把抽象的資料或概念轉化為適於人類理解和接受的視覺化的資訊的技術。是乙個典型的交叉學科，涉及電腦科學，認知心理學，美學和藝術設計等學科，涉及資料處理、演算法設計和軟體開發和人機互動等多種知識和技能。視覺化是一種以影象、圖表或動畫的形式進行有效資訊傳遞的技術。它的主要目的在於，作為載體和媒介有效地傳遞資訊。它可以發揮人類視覺的感知能力，從而幫助人們更好地理解資料當中蘊含的資訊。通常來說，人們對抽象概念的處理能力並不是十分強大。視覺化技術可以能夠最大化人類在視覺認知方面的優勢，將分析和決策從盲人摸象轉變為看圖說話和按圖索驥。
人們在識別物體時，易受已存在事物的影響，並利用經驗知識來進行輔助判斷，還能在目標識別中利用潛意識對不完整的部分進行自動填充。常用的視覺表示包括位置，長度，梯度，面積，體積，形狀，色調，飽和度，對比度，紋理等，在使用時需要對如何選擇合適的視覺表示進行認真的思考。
我們在做資料分析工作的時候，除了要關注發掘一般性的規律，對一些例外和異常的資料也不要輕易忽視，應該做進一步的思考和**。可以把目的地根據相互之間的距離進行分組，類似於資料探勘中的層次型聚類，從而形成乙個樹狀的結構，進而減少根節點上的分支個數，最終利用結構化的思想提公升flow map的表達能力。
將**轉化為圖形的技術，稱之為mosaic plot。當人們利用資料進行分析和決策的時候，並不需要得到非常精確的計算結果。在實際工作中，視覺化技術應與資料的特點和應用的需求緊密結合。
幾種高維資料的視覺化技術：對於高維數值型屬性，可以使用二維座標圖，雷達圖和平行座標圖表示。視覺化架起了人與資料之間溝通的橋梁，有助於發揮人類專家的領域知識和主觀能動性。同時，視覺化貫穿於從對原始資料的直觀描述到對資料探勘過程的理解，再到對資料分析結果的展示，這一完整的過程，是資料科學不可或缺的一部分。
資料科學導論1
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2023年春季《資料科學導論》課程回顧（一）
這個帖子是總結資料科學教學體系設計和教學經驗的，會有一些比較發散的議論和思考，拋磚引玉，請看官不要苛責，多提寶貴意見。因為資料科學導論課程最大的困難是，能講的，該講的東西太多，不知如何取捨 而且針對不同背景和先修課程的學生，內容也會存在很大差異，這些都是巨大的挑戰，需要迭代改進。2018年春季學期要...
大資料視覺化課程筆記 1
模式 指資料中的規律 關係 指資料之間的相關性,在統計學中,通常代表關聯性和因果性 資料的關係分為三類 資料間的比較,資料的構成,資料的分布或聯絡 異常 指有問題的資料 異常的資料不一定是錯誤的資料,有些事裝置出錯或人為輸入錯誤,有些可能是正確的資料 難題 1 大量資料不能有效利用 2 資料展示模式...