3.2 可视化的基本特征

数据可视化不只是一种新颖的数据处理工具和技术，同时作为一种表达数据的方式，它是对现实世界的抽象表达。也就是说，数据可视化是数据加工和处理的基本方法之一，它通过图形图像等技术来更为直观地表达数据，从而为发现数据的隐含规律和内在知识提供技术手段。人类从外界获取信息的80%来自视觉，也就是说可视化是人们有效利用数据的基本途径。利用可见的图表或图形呈现数据，是最能够让用户对数据产生直观印象的方式。数据可视化使得数据变得更友好、易懂和可用，提高了数据资产的效用，进而更好支持人们对数据认知、数据表达、人机交互和决策支持等方面的应用，已在天文、气象、地理、建筑、医学、生物学、物理学和教育学等领域发挥着重要作用。大数据可视化不仅有一般数据可视化的基本特点，更有其本身特性带来的新要求，其特征主要体现在以下几个方面：

（1）易懂性。可视化使人们更加容易地理解数据和使用数据，进而便于人们将数据与他们的经验知识相关联。例如，用可视化通过动画、三维立体、二维图形、曲线和图像对数据进行显示，可以直观地观察和分析数据的相互关系及模式。可视化使得原本碎片化的数据转换为具有特定结构的知识，从而为科学决策支持提供强有力的支持。

（2）必然性。大数据产生的数据量已远远超出了人们直接读取、浏览和操作数据的能力，因此要求人们对数据进行形象化的归纳和总结，对数据的结构和表现形式进行有效的转换处理。进行数据可视化操作时，用户还可以利用交互的方式来对数据进行有效的开发和管理。

（3）多维性。通过数据可视化的多维呈现，能够清楚地对数据相关的多个变量或者多个属性进行标识，并且可以根据每一维的量值对所处理的数据进行显示、组合、排序与分类。

（4）片面性。数据可视化往往只是从特定的视角或需求来认识数据，并得到符合特定目的的可视化模式。因此，数据可视化通常只能反映数据规律的一个方面。数据可视化的片面性特征意味着可视化模式不能替代数据本身，只能作为数据表达的一种特定形式。

（5）专业性。数据可视化与领域专业知识紧密相关，其形式需求多种多样并随行业、用户和环境等条件而动态变化，如网络文本、电商交易、社交信息、电脑图形、卫星影像等。专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的必要环节，是数据可视化应用的最后流程。