数据可视化技术早先在国外起步,1990年,IEEE举办了首届IEEE Visualization Conference,汇集了一个由物理化学、计算、生物医学、图形学、图形处理等交叉学科领域研究人员的学术群体,从事并鼓励可视化的科学研究[2]。之后,对可视化的研究不断进步,其技术已经遍布各个领域,如地理学、医学、天文学、气象学、数学等等;也进入到各个社会群体,政府、企业、研究部门,乃至家庭之中。42786

国内外许多互联网公司对可视化有很多有用的实践,例如百度开发的商业级数据图表(ECharts),最初是为了满足自身需要,对其公司业务系统的数据统计可视化,但是在开源之后使得它得以发展,带着其独特的设计和技术,在发布后迅速成为热门的可视化技术,得到高度好评,ECharts发布半年入选成为了“2013年国产开源软件10大年度热门项目”。2013年微软开放的3D数据可视化工具——“GeoFlow”[19],通过三维垂直图或二维数据表的方式呈现,支持Excel Data Model和PowerPivot数据模型,通过Bing地图引擎生成可视化3D地图,支持柱形、气泡图等多种可视化类型。论文网

随着时代对可视化的需求越来越大,目前存在许多可视化工具,既有交互性图表类工具,如 google chart API[20]、D3(Data Driven Documents)[14]、Flot;也有数据地图类工具,如 Modest maps[21]、Open Layers;另外还有专家级数据分析工具,如 R、Weka、Gephi 等[3]。

在基于web的数据可视化研究中,邱德清在《基于web的多维数据可视化工具的研究与实现》中,进行层次数据和网络数据可视化研究,实现了层次数据的距离布局法,并开发了基于web的多维数据可视化工具[22];李晶睿在校期间对数据可视化的Web服务及其组合进行研究和开发,利用web服务这一分布式技术和可视化工具VTK,开发若干个适当粒度的Web服务,并进行组合[18]。

 

参考文献

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[2] 陈为. 数据可视化的基本原理与方法[M]. 科学出版社, 2013.

[3] 李希娟. 大数据时代下的数据可视化研究[D].河北大学,2014.

[4] 张晶晶, 芦涵丽. 计算机技术创新数据可视化信息研究[J]. 鸭绿江月 刊, 2015(10).

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[17] 展鹏. 多维数据展现开发工具的设计与实现[D]. 山东大学, 2013.

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