学习可视化那点事

文章目录

什么是可视化
科学可视化
信息可视化
可视分析学
主要会议期刊

什么是可视化

借鉴维基百科及AntV的数据可视化概览： https://zh.wikipedia.org/wiki/数据可视化
 https://antv.alipay.com/zh-cn/vis/blog/vis-introduce.html
数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
数据可视化可以被分为科学可视化（Scientific Visualization）、信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个学科方向。

科学可视化

最初科学可视化指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染。科学可视化是计算机图形学的一个子集，是计算机科学的一个分支。科学可视化的目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。
处理的数据大多为数值模拟或者真实的监测数据，如地震波、磁场、飓风等。用到的技术如Direct Volume Rendering（之后可能在新博客里写一下DVR的实现过程）

信息可视化

旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析工作提供支持。是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。信息可视化与科学可视化有所不同：科学可视化处理的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等），信息可视化处理的数据具有抽象数据结构。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。
如词云、散点图、折线图等都属于信息可视化范畴。

可视分析学

是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。
学习可视化那点事
科学可视化、信息可视化与可视分析学三者有一些重叠的目标和技术，这些领域之间的边界尚未有明确共识，初略来说有以下区分：

科学可视化处理具有自然几何结构（磁场、MRI 数据、洋流）的数据。
信息可视化处理抽象数据结构，如树或图形。
可视分析学将交互式视觉表示与基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术）结合，能有效执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。

主要会议期刊

参考 https://blog.****.net/u012355645/article/details/43056091和https://blog.****.net/changbaolong/article/details/6694781
推荐看CCF官方提供的目录 https://www.ccf.org.cn/xspj/gyml/
A类：

序号	会议简称	会议全称	出版社	网址
1		ACM SIGGRAPH	ACM, ACM TOG	https://www.siggraph.org/
2	Vis	IEEE Visualization	IEEE	http://ieeevis.org/year/2018/welcome
3		ACM SIG CHI	ACM	https://sigchi.org/

注：
IEEEVisWeek是可视化领域最大的年会，VisWeek包括三个主要会议：收录至TVCG

Vis	IEEE Visualization	1990-至今	覆盖了可视化的各个研究领域包括传统的科学可视化领域（比如，医学可视化和流场可视化）也包括新的领域（比如，国家安全数据可视分析）
SciVis	IEEE Scientific Visualization	1990-至今
InfoVis	IEEE Information Visualization	1995出现，2007并行	信息可视化的研究领域，其中研究的主要数据，不是定义在三维空间中，比如社交网络
VAST	IEEE Visual Analytics Science and Technology	2006出现，2011并行	侧重于可视化分析，应用可视化技术来解决真实世界中的具体问题