乡村旅游信息可视化
❶ 如何让旅游大数据可视化
数据比较抽象和纷乱，如何更加有效地使用到旅游行业当中，我们做了一些思考。用智慧的方式做传统旅游，智慧＝互联网＋数据
通俗来说，我们大数据主要有四个特点一个是大量多样，感觉高速有价值，二就是动态密集，我们知道旅游行业是高信息依赖产业，虽然说他现在在旅游行业起步时间非常短，但是发展非常迅速。
金棕榈智慧大数据团队首次公开揭秘：如何让旅游大数据可视化（转载）
我们在旅游大数据的实现路径是怎么样的？一般大数据实现路径分为四大环境的层面，首先对数据进行统一采集，我们还可以采集外部的数据，我们得到这些采集源需要对数据进行分析，我们把这些数据存储在数据仓库当中，并且按照不同业务分析和主题不同，可能会形成不同的数据集合，用于真正的分析。在真正分析应用层面，我们可以通过传统的技术，以及我们现在最热云计算方式把数据进行分析和挖掘。最终我们通过一些数据挖掘以后，更多是给一些偏技术人来看，实际上我们现在最终用户越来越偏业务人才，比如说CEO、CFO可能不是特别了解技术，我们需要非常可视化改善给这些人看，
简而言之，我们整个数据流程的处理主要分为四部分，数据的采集、清理、挖掘、展现，其中清理和挖掘是比较偏技术的，这两个步骤是旅游行业从业人员的软肋，他需要依托非常多的数据技术，我们可以引进现在比较成熟国内外先进技术，或者相对比较先进大数据机构合作，来补足我们这个问题。采集是我们的行业瓶颈，大家在这个方面非常受到限制，大数据研究机构有非常优秀的模型，苦于没有真实的数据做验证，所以当我们旅游行业领域人想要挖掘大数据，越多的采集源我们就会战略糕点。
金棕榈智慧大数据团队首次公开揭秘：如何让旅游大数据可视化（转载）
目前金棕榈主要通过SQL等方式来进行才具，通过TXT不同层面的存储，目前累计整个行业的基础数据，包括3万多家中国旅行社，73万导游，10万领队，我们可以通过我们的模型检测到我们的团队，这些数据看起来非常庞大但是他仅存在数据库没有办法给广泛的使用人员使用，所以我们需要通过可视化的方式呈现出来，可视化的方式可以通过几个内容来实现。我们建立了大屏幕监控平台，把累计的数据分享给大家，我们可以把所有的信息通过灵动的方式展现出来，我们还可以共享自己在行业当中宏观的数据，帮助大家把握整个旅游行业的全局。
出境的情况，10大目的地国家中最主要的是日本、台湾、韩国、澳大利亚、美国。我们再把时间放大一点，我们全国5月份去的目的地主要是欧洲、东亚地区，以及我们在澳大利亚旅游人数非常多那么欧洲的意大利、瑞士人群最多的地方。其中有一半的人去日本，5月份45－54出国旅游的女性是最多的。
❷ 如何做出赏心悦目的数据可视化
数据可视化的普及和影响在相对较短的时间内急剧增加。 Google趋势显示，自2009年以来，数据可视化的搜索频率几乎增长了100%，我们已经看到了大量可用的工具和软件，几乎任何人都可以相对轻松地创建数据可视化。
比起文本，我们本能地更热衷于图像，因为大脑能够以更快的速度处理图像。 然而，这并不意味着你可以把大量的图像和形状放在仪表板上，并期望你的观众赞叹。 就像在我们被图像吸引背后的认知方面，还有其他固有的东西，在某种程度上，与潜意识的行为变得相关。 其中之一就是第一印象。
我们都知道这句话：第一印象持续一生。 但它背后有多少真理呢? 好吧，事实证明：非常多。 类似于本能战斗或逃跑反应，人类执行无意识思维的行为，称为快速认知; 比我们习惯的刻意的决策风格更直观，更快速。
快速认知是我们从一个非常短暂的经验中深入挖掘和衡量真正重要的能力。 正如我们被告知从来不要通过一本书的封面判断它一样，我们每天都使用这种能力，它通过快速解析大量的信息，决定什么是最重要的，而不采取较慢，更理性的思维方式。
心理学家称这种现象为“薄片(thin-slicing)”：在几秒钟内感知细节或信息需要大脑的理性部分花费几个月或几年的时间去评估。 Malcolm Gladwell将其描述如下：
薄片(Thin-slicing)不是一种异国情调的礼物。 它是对于人类来说意味什么的中心部分。 每当我们遇到一个新的人，或者必须快速地了解一些东西时就会发生薄片现象… …我们依靠这种能力，因为在很多情况下，仔细注意细节，即使不超过一秒钟，都可以告诉我们非常多的信息。
好消息是，你可以改变和反驳别人对你不良的第一印象，让他们更了解你。但是在网络上这就要困难得多，因为我们的注意力周期总是在历史新低处。与之对应的，比以往任何时候都更难吸引你读者的注意力，你不能让坏的第一印象进入你数据可视化的个人简介里——尤其是当信息被埋藏的更深时容易引人探究。
为了防止这一点，我们将讨论 5个最常见的错误，以避免涉及不同可视化类型数据的错误形式。
1、数据过载
许多可视化数据和BI仪表盘的牺牲品数据过载——内容拥挤，其中一些可能不添加任何数据的理解。例如，尽管三维图表看起来可能令人印象深刻，但他们往往使数据的解释更加困难。
同样的，BI仪表盘与5图表和众多的标签可能会展示数量显著的研究结果，但如果你的读者无法区分他们在看什么，最终也是无用的。不必要的插图、阴影、字体和纹饰会使数据分散，所以尽量少用。在大多数情况下,少即是多。
2、访问轴
处理定量数据时，条形图或折线图是使内容可视化最好的方法之一。一个常见的错误是图表轴;当它看上去是有效启动轴值越高于零时值越大，这可以将酒吧营业额和他们价值观精确的表示。
3、不要“切太薄”
处理全部数据时，数据通常以部分到整体关系的形式出现，更为人知的是叫做饼图。 饼图是一种非常受欢迎的表现数据的方法，然而饱受非议的是，正如Walter Hickey所说，它是“他们表面上被设计用来做的令人难以置信的糟糕的一件事，”。
有区域都清楚地标记。 此外值得考虑的是所使用的类别的数量; 太多不同的段使得每个段之间难以区分。
4、交叉线
位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。 因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。 您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。 在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此我们建议不要使用超过4个系列。
5、适当的颜色
热图是数据可视化世界中最新的图表之一，并迅速变得流行。 使用地理空间作为基础是完美的分类数据，但有一些障碍可能会使你迷惑。 颜色和数据范围都应在热图中正确使用。
一些颜色比其他颜色更突出，这可能给数据带来不必要的权重。 相反，使用具有不同阴影的单一颜色来显示强度水平。 对于数据本身，请选择3-6个数字范围，在它们之间均匀分布数据。 +/-符号可以扩展高的和低的范围。
通过数据高效地讲故事是一个必需的技能，这将有助于你在组织中的影响力。
❸ 信息可视化和数据可视化的异同和其他比较，到底怎么
我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程
后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像
学、视知觉。空间分析、科学建模等。
这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM
上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是鉴赏并提供一些参考资料。我尽量查找了每张数据图表背后的背景，添加了标注和说明，希望那个帮助读者更深入地
理解这些图表所呈现的含义，而不仅仅是停留于对“好看”的赞叹上。这些图片不会说话，但它们比文字和语言都更为有力。
数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，
人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据
可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、
数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然
后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染
方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
所以一个数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。
在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。
比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现
象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要
输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。
虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。
90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。
科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。
在国外，许多大型企业、科研机构都会有相关部门进行数据可视化研究，如数字图书馆。媒体和政府机构也会对自己掌握的数据进行可视化分析，如犯罪地图。在互
联网上，那些掌握了大量用户活动信息、用户关系网或语料库的网站，比如digg，friendfeed，flickr或大型电子商务网站等，都有实验性的
可视化项目。可惜在中国在这方面的商用或实验项目还是比较空白的。
数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。
有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
还有的图表可以被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类图表拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手
段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。
说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还
是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他
形式下不易发掘的事物。
我通过翻译这系列的文章，为数据可视化的创造力所折服，也为其所能诞生和发展的背景环境所感叹。希望国内能有更多的跨领域人才的教育背景，能有发展实验性项目的环境，设计师们能拥有更多的创造力和专业素养，永远保持好奇心和敏感。
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有时也可以在力的示意图标出力的大小重力：
❹ 什么是数据可视化及信息可视化
1，数据可视化
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。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。[1]
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
2，信息可视化
信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。
❺ 数据可视化，信息可视化，知识可视化三者的区别和联系
三个都是属于可视化的一种方式
信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。信息可视化的代表特征是具体化的和独立的。为了满足这些特征，这个图是需要手工定制的。 并没有任何一个可视化程序能够基于任一数据生成这样具体化的图片并在上面标注所有的解释性文字。
信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化包含了数据可视化，信息图形，知识可视化，科学可视化，以及视觉设计方面的所有发展与进步。下面是信息可视化的案例展示图。
数据可视化与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户使用起来更像是通过对数据进行可视化的应用学习和数据挖掘
知识可视化其实是用任何画图的工具将你内化的知识呈现出来，都叫做知识可视化。比如我们看完一本书之后，想要整理自己脑袋里的知识架构，用思维导图一画，就能够把其从思维中曾先到自己可以看到，别人可以看到的载体上。
以上是分析数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念。二者在现实应用中有异曲同工之妙，并且部分还能够互相替换使用。
总结，数据可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息可视化是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在此数据中。知识可视化指可以用来构建、传达和表示复杂知识的图形图像手段，除了传达事实信息之外，知识可视化的目标还在于传输人类的知识，并帮助他人正确地重构、记忆和应用知识。
❻ 目前国内比较优秀的信息可视化软件有哪些
DataHunter还可以
❼ 数据可视化通过哪些方式让数据展现的更直观
皕杰数据分析（BIOS iLook）是基于JAVA的数据分析、数据可视化系统，提供了完善的分析、数据可视化功能
❽ 什么是信息可视化
信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。
❾ 请问一下信息可视化技术到底指的是什么又有哪一些信息可视化技术...
信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现（如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码）。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。