數據可視化（ Data Visualization ）起源于18世紀，William Playfair 在他出版的書籍《 The Commercial and Political Atlas 》中第一次使用了柱形圖和折線圖。當時是為了表示國家的進出口量，在今天依然這么使用。19世紀初，他出版了《 Statistical Breviary 》一書，里面第一次使用了餅狀圖。這三種都是至今最常用的最著名的可視化圖形。19世紀中葉，數據可視化主要被用于軍事用途，用來表示軍隊死亡原因、軍隊的分布圖等。進入20世紀，數據可視化有了飛躍性的發展。1990年，在人機界面學會上，作為信息可視化原型的技術被發表。1995年，IEEE Information Visualization 正式創立，信息可視化作為獨立的學科被正式確立[1]。隨著2012年世界進入大數據時代，數據可視化作為大量數據的呈現方式，成為當前重要的課題。

1. 數據可視化是什么

The main goal of data visualization is its ability to visualize data, communicating information clearly and effectively.

數據可視化的目的，是要對數據進行可視化處理，以使得能夠明確地、有效地傳遞信息。

— Vitaly Friedman

2. 為什么可視化之后會更好

比起枯燥乏味的數值，人類對于大孝位置、濃淡、顏色、形狀等能夠有更好更快的認識。經過可視化之后的數據能夠加深人對于數據的理解和記憶。

例如有以下的數據，你能一眼看出哪一個最大嗎？

【 321, 564, 1391, 245, 641, 798, 871 】

可視化之后呢？

這樣是否易于理解了呢？

3.數據可視化的構成要素

數據可視化的手法很多，其中有一些共通的視覺要素，整理如下。

• 坐標。數值的位置被對應到直角坐標系或極坐標系上。
• 大校數據的大小被對應到圖形的大校
• 色彩。數值的分類和界限等對應到顏色的不同。
• 標簽。數值的特征用標簽來標記。
• 關聯。數值之間的聯系，用關聯線條等連接起來。

4. 數據可視化的適用范圍

目前存在著多種劃分方法，常見的有[2]：

《Data Visualization: Modern Approaches》（“數據可視化：現代方法”，2007）中闡述了數據可視化的下列主題：

• 思維導圖
• 新聞的顯示
• 數據的顯示
• 連接的顯示
• 網站的顯示
• 文章與資源
• 工具與服務

Frits H. Post（2002）從計算機科學的視角，將這一領域劃分為如下多個子領域：

• 可視化算法與技術方法
• 立體可視化
• 信息可視化
• 多分辨率方法
• 建模技術方法
• 交互技術方法與體系架構

5.數據可視化和信息可視化的關系

數據可視化（ Data Visualization ）和信息可視化（ Information Visualization ）很相近，有時幾乎可以等同。但嚴格來說它們是不同的，它們的不同可以總結為一句話：數據可視化是對數字信息進行可視化，信息可視化是對數字信息和非數字信息進行可視化。