数据可视化的历史与未来发展趋势

二维码5－1　数据可视化的历史

1.数据可视化的发展历史

数据可视化的发展有着非常久远的历史，最早可以追溯到远古时期。可视化技术的发展与测量技术、绘画技术、人类文明启蒙和科技的发展相辅相成。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化技术已经应用和发展了数百年。数据可视化的发展历史时间轴如图5－5所示。

1)17世纪前:早期地图与图表

在17世纪以前人类研究的领域有限，总体数据量处于较少的阶段，因此几何学通常被视为可视化的起源，数据的表达形式也较为简单。图5－6展示的就是公元前6200年人类绘制的地图。

图5－5　数据可视化发展历史时间轴

图5－6　公元前6200年的人类地图

2)1600—1699年:测量与理论

在17世纪，物理学家们陆续完善了物理基本量的测量理论并研究出了相关设备，物理基本量包括时间、空间、距离等。与此同时绘图学理论与实践也随着分析几何、测绘学、概率论、统计学等领域的发展而迅速发展。到17世纪末，一些基于真实测量数据的可视化方法逐渐被科学家们探索出来。

3)1700—1799年:新的图形形式

18世纪可以说是科学史上承上启下的年代，英国工业革命、牛顿对天体的研究，以及后来微积分方程等的建立，都推动着数据向精准化以及量化的阶段发展，统计学研究的需求也愈发显著，用抽象图形的方式来表示数据的想法也不断成熟。随着对数据系统性地收集以及科学地分析处理，18世纪数据可视化的形式已经接近当代科学使用的形式，条形图和时序图等可视化形式的出现体现了人类数据运用能力的进步。

4)1800—1899年:数据制图黄金时期

随着工艺技术的完善，到19世纪上半叶，人们已经掌握整套统计数据可视化工具(包括柱状图、饼图、直方图、折线图、时间线、轮廓线)，关于社会、地理、医学和基金的统计数据越来越多。将国家的统计数据与其可视表放在地图上，从而产生了概念制图的方式。到19世纪下半叶，系统构建可视化方法的条件日渐成熟，人类社会进入统计图形学的黄金时期。

5)1900—1945年:现代启蒙

到20世纪上半叶，政府、商业机构和科研部门开始大量使用可视化统计图形。同时，可视化在航空、物理、天文和生物等科学与工程领域的应用也取得突破性进展。可视化的广泛应用让人们意识到图形可视化的巨大潜力。这个时期的一个重要特点是多维数据可视化和心理学的引入。

6)1946—1974年:多维信息可视编码

1967年，法国人Jacques Bertin出版了Semiology ofGraphics一书，确定了构成图形的基本要素，并且描述了一种关于图形设计的框架。这套理论奠定了信息可视化的理论基石。随着个人计算机的普及，人们逐渐开始采用计算机编程生成可视化图形。1973年Herman Chernoff(赫尔曼·诺夫)发明了表达多维变量数据的脸谱编码，如图5－7所示。

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图5－7　多维变量数据的脸谱编码

7)1975—1987年:多维统计图形

进入20世纪70年代后，桌面操作系统、计算机图形学、图形显示设备、人机交互等技术的发展激活了人们编程实现交互可视化的热情。与此同时高性能计算、并行计算的理论与产品正处于研发阶段，催生了面向科学与工程的大规模计算方法。图5－8所示为利用雷达图对多维数据进行统计，比较公有云、私有云、混合云多个维度的性能值。

图5－8　雷达图

8)1988—2011年:动态交互式可视化

20世纪70—80年代，人们主要尝试使用多维定量数据的静态图来表现静态数据，80年代中期动态统计图开始出现，最终在20世纪末两种方式开始合并，试图实现动态、可交互的数据可视化，于是动态交互式的数据可视化方式成为新的发展主题。

9)2012年至今:大数据时代

2012年，我们进入数据驱动的时代。大数据时代的到来对数据可视化的发展有着冲击性的影响，试图继续以传统展现形式来表达庞大的数据量中的信息是不可能的，大规模的动态化数据要依靠更有效的处理算法和表达形式才能传达出有价值的信息，因此大数据可视化的研究成为新的时代命题。

2.数据可视化的未来

1)数据可视化面临的挑战

伴随大数据时代的来临，数据可视化日益受到关注，可视化技术也日益成熟。然而，数据可视化依然存在许多问题，且面临着巨大的挑战。具体包括以下几个方面:

(1)视觉噪声。在数据集中，大多数数据具有极强的相关性，无法将其分离作为独立的对象显示。

(2)信息丢失。减少可视数据集的方法可行，但会导致信息的丢失。

(3)大型图像感知。数据可视化不单单受限于设备的长度比及分辨率，也受限于现实世界的感受。

(4)高速图像变换。用户虽然能够观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。

2)数据可视化的发展方向

数据可视化技术的发展主要集中在以下三个方向。

(1)可视化技术与数据挖掘技术的紧密结合。数据可视化可以帮助人类洞察出数据背后隐藏的潜在规律，进而提高数据挖掘的效率，因此，可视化与数据挖掘紧密结合是可视化研究的一个重要发展方向。

(2)可视化技术与人机交互技术的紧密结合。用户与数据交互，可方便用户控制数据，更好地实现人机交互是人类一直追求的目标。因此，可视化与人机交互相结合是可视化研究的一个重要发展方向。

(3)可视化技术广泛应用于大规模、高维度、非结构化数据的处理与分析。目前，我们处在大数据时代，大规模、高维度、非结构化数据层出不穷，若将这些数据以可视化形式完美地展示出来，对人们挖掘数据中潜藏的价值大有益处，可视化与大规模、高维度、非结构化数据结合是可视化研究的一个重要发展方向。