我們對傳統的數據可視化都比較熟悉——條形圖、餅狀圖、柱狀圖、散布圖、曲線圖，以及用不同顏色對不同省份進行標注的地圖等等。
這樣的數據可視化表達方式已經成為了包括政府、科研和商業在內的各行各業的通用標準。然而，隨著當今數據分析技術的發展，數據可視化也在發生著劇變。在下文中，我們一起來看看它都有哪些顯著的變化。
•想一想你在選擇應用工具之前，最希望將哪一個類別的數據進行可視化呢？這些數據是多維度的嗎？
一般情況下，我們針對一個以上維度的數值進行可視化：
在圖表中，我們可以看到，月銷售額是量度，時間是維度；月銷售額在時間跨度中呈現了出來。以這個具體的實例來看，就是失業人數為量度，地理信息為維度（可以是省份、地區或者是業務區域等等）。
在多維度的數據庫中，用戶可以通過多個不同的維度對多個不同的量度進行分析，問題就在于我們怎樣“看到”這些復雜的結果。所幸的是，今天的許多應用工具都能達到這類可視化要求了，不信的話就百度/Google一下“可視化工具”吧。
在數據可視化領域，Hans Rosling的成就斐然。請注意，他不是一個商人，他只是一位在瑞典卡羅林斯卡研究所（Sweden’s Karolinska Institute）工作的教授。Rosling熱衷技術，關注世界健康，發自內心地想要幫助人們理解復雜的數據分析。
他的個人網站（www.gapminder.org）非常值得一看：通過尺寸、顏色和運動來表現可視化，不可思議。同時，你還可以免費下載他的軟件。
•如果你的數據不是多維度的，那是不是非常非常大呢？
眾所周知，大數據在關系數據庫引擎中存儲和分析起來都很困難。因此，對大數據的解讀也影響到了可視化技術的發展方向。說的具體一點，像地震儀和光譜儀的追蹤記錄、X光的片子以及核磁共振的圖像都屬于大數據范疇。
當然了，你可以輕而易舉地將核磁共振信息存入關系數據庫中，但圖像本身的意義卻不容易傳達。一張核磁共振圖像就等于一個巨型數據塊，將其可視化的流程可不僅僅只是展示一張圖片那么簡單。
想象一下，一個系統會如何掃描一張不規則圖像并將其展示給醫生呢？這張圖像會被簡化；可視化流程會移除所有規則內容，重點突出不規則的部分。要解決這個問題，就需要編寫出捕捉不規則圖像的軟件；這一點，現在的分析流程已經能夠處理得很好了。
•還在為地圖數據發愁嗎？
大多數人都喜歡看到地圖數據，這一方式在涉及地域維度的案例中被廣泛運用。繪制地圖需要合并兩個數據集——一個是你的客戶的郵編或類似信息，另一個是極為龐大與復雜的地圖構成數據集。在過去，合并的成本不菲，你只能以高昂的價格購買GIS（地理咨詢系統）軟件。
到了今天，十分精細、可縮放的世界地圖已經唾手可得；好幾家公司都免費提供，并賦予一定的交互功能。只要置入自己的數據集，就能得到你想要的可視化地圖了。
我們看到，優質可視化的實現是一項技術，也是一門藝術。網絡中隨處可見這樣的例子，可視化不局限于企業的業務分析，已經擴展到宇宙探秘和游戲領域。
最后，為大家推薦兩本數據可視化的佳作：“Visual Explanations”- Edward R Tufte；“Visualising Data”- William Cleveland。
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本文標題：詳解數據可視化技術的變化
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