可视分析研究的特点：可视分析学从6个基本方面放大了人类感知能力：（1）增加感知源，如通过可视化源来扩展人类工作记忆。（2）减少搜索，例如在小空间中表示大量数据。（3）增强模式认知，如在空间中展示具备时间序列特征的信息。（4）支持关系可感知的简易推理。（5）对大量潜在事件的感知监测。（6）提供可操作的介质，与静态图不同，能允许探索参数值的表示空间。

可视化分析方法包括哪些：1、沙盒分析法沙盒分析的关键能力主要有：认知、自动处理模型范本、想法的解读。运用网络服务界面和协议，整合了高级计算机语言功能。2、认知作业分析法认知作业分析是人们对完成特定任务的思维过程信息，这些信息包括如何去处理所获取的信息和下一步该做什么。3、顺序模式法顺序模式被用来发现离散事件同时发生的概率。随着计算机的发展，我们能处理更庞大的数据并且获得大量的顺序模式。每个顺序模式包含一个最小概率，其意义为这个模式发生的百分比。其优点是快速地显示数据的结构与分布、显示单个事件的发生频率、准确性高;应用于文本挖掘。

数据图形映射的流程：数可视化从原始数据映射到所需要的图形需要经过多个步骤，包括统计分析、预处理数据、过滤、映射和绘制等。

数据可视化框架的构成：数据可视化的本质是：将数据映射到图形，同时将一些附加信息传达给用户1、数据处理模块对数据进行加工的模块，包括一些数据处理方法。例如：合并、分组、排序、过滤、计算统计信息等2、图形展示模块决定使用何种图形来展示数据，包括点、线、面等图形标记3、图形映射模块将数据映射到图形视觉通道的过程。例如：将数据映射成颜色、位置、大小等4、辅助信息模块用于说明视觉通道跟数据的映射关系，例如：坐标轴、图例、辅助文本等

数据可视化中的美学因素有哪些：1、必要性数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式应与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征。好的可视化项目应尽可能以简洁易懂的表现形式展示适当的信息，最好能让读者有赏心悦目的感觉。因此，美学因素在一定程度上影响用户对可视化设计的喜好或厌恶情绪，进而影响可视化传播和表达信息的能力。2、内涵可视化效果之美有其特定的涵义，称得上“完美“的可视化效果，不仅必须美观悦目，而且必须新颖、充实和高效。也可以说，可视化的艺术完美性指其形式与内容是否和谐统一，以及是否有创新和发展。3、作用和要素在可视化设计中，美观有效的可视化项目能使用户方便地从可视化结果中获取足够的信息，以判断和理解可视化所包含的内容。可视化设计中的网格及其标注是美化设计效果必须考虑的因素。图形化的构建要素，包括坐标轴、布局、形状、色彩、线条和排版是实现可视化之美的“必要”因素，而不是“充分’因素。合理地利用这些因素来引导用户、传播信息、揭示关系、突出结论以及提高视觉魅力是必要的。4、配色在可视化项目中，颜色是使用最广泛的视觉通道，也是经常被过度甚至错误使用的一个重要视觉参数。使用了错误的颜色或者试图使用过多颜色表示大量数据属性，都可能导致可视化结果的视觉混乱，因而都是不可取的。另外，鉴于人的感知判断大都是基于相对判断的，对颜色的感知尤其如此。因此，可视化设计应特别谨慎地选取颜色。另外，在某些可视化领域，可视化的设计者还需要考虑色觉障碍的用户感受，使得可视化结果对这些用户依然能够有效地表达和传递信息。5、提高可视化美学效果的三大原则1．聚焦：设计者必须通过适当的技术手段将用户的注意力集中到可视化结果中的最重要的区域。2、平衡：平衡原则要求可视化的设计空间必须被有效利用，尽量使重要元素置于可视化设计空间的中心或中心附近，同时确保元素在可视化设计空间中的平衡分布。3、简单：简单原则要求设计者既要尽量避免在可视化项目中包含过多的造成混乱的图形元素，也要尽可能不使用过于复杂的视觉效果(如带光照的二维柱状图等)。

数据可视化的基本图表：1、原始数据绘图原始数据绘图用于可视化原始数据的属性值，直观呈现数据特征，其代表性方法包括：数据轨迹、柱状图、折线图、直方图、饼图、等值线图、散点图、气泡图、维恩图、热力图和雷达图等。2、简单统计值标绘盒须图是JohnTukey发明的通过标绘简单的统计值来呈现一维和二维数据分布的一种方法。它的基本形式是用一个长方形盒子表示数据的大致范围，并在盒子中用横线标明均值的位置。同时，在盒子上部和下部分别用两根横线标注最大值和最小值。盒须图在实验数据的统计分析中很有用。针对二维数据，标准的一维盒须图可以根据需要扩充为二维盒须图。3、多视图协调关联多视图协调关联将不同类型的绘图组合起来，每个绘图单元可以展现数据某方面的属性，并且通常允许用户进行交互分析，提升用户对数据的模式识别能力。在多视图协调关联应用中，“选择”操作作为一种探索方法，可以是对某个对象和属性进“取消选择”的过程，也可以是选择属性的子集或对象的子集，以查看每个部分之间的关系的过程。

数据可视化的原材料：1、视觉暗示可视化最基本的形式就是简单地把数据映射成彩色图形。可视化展示必须保证可以在图形和它所代表的数字间来回切换。2、坐标系编码数据的时候，总得把物体放到一定的位置。有一个结构化的空间，还要指定图形和颜色画在哪里的规则，这就是坐标系，它赋予X、Y坐标或经纬度以意义。3、标尺坐标系指定了可视化的维度，而标尺则指定了在每一个维度里数据映射到哪里。标尺有多种，但基本上不会偏离以下三种标尺，分别为数字标尺、分类标尺和时间标尺。4、背景信息背景信息（帮助更好地理解数据相关的5W信息，即何人、何事、何时、何地、为何）可以使数据更清晰，并且能正确引导数据使用者。

三个原则1、过于复杂繁琐的可视化可能会给用户带来理解上的麻烦，甚至会引起用户对原始数据信息的误解；2、缺少友好交互控制的可视化也会阻碍用户以更直观的方式获得可视化所包含的信息；3、美学因素也在一定程度上影响用户对可视化设计的喜好或厌恶情绪，进而影响可视化传播和表达信息的能力。三个步骤1、确定数据到图形元素(即标记)和视觉通道的映射，明确需要呈现的是什么样的数据；2、视图的选择与用户交互控制的设计，建立恰当的数据指标，从总体到局部逐步展示数据结果；3、数据的有效筛选并注重数据的比较，即确定在有限的可视化视图空间中选择适当容量的信息进行编码，以避免在数据量过大情况下产生视觉上的混乱。

可视化设计模型的4个层次：数据可视化的设计可简化为四个层次，各层之间是嵌套的关系，外层的输出是内层的输入，同时外层的错误最终会级联传导到各内层。第一层（最外层）概括描述用户遇到的实际问题，称为问题描述层；第二层是抽象层，负责将特定领域的任务和数据映射到抽象且通用的任务及数据类型；第三层是编码层，设计与数据类型相关的视觉编码及交互方法；第四层(最内层)则需要实现正确完成数据可视化展示和交互的算法。

数据可视化的主要模型和流程是什么？一、数据可视化主要模型1、科学可视化的可视化流水线，如下图2、数据可视化循环模型，如下图二、数据可视化的流程是什么1、数据获取主动式是以明确的数据需求为目的，如卫星影像、测绘工程等；被动式是以数据平台为基础，由数据平台的活动者提供数据来源，如电子商务、网络论坛等。2、数据处理数据处理是指对原始的数据进行质量分析、预处理和计算等步骤。数据处理的目标是保证数据的准确性、可用性。3、可视化模式可视化模式是数据的一种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、网络结构、电子地图等。可视化模式的选取决定了可视化方案的雏形。4、可视化应用可视化应用主要根据用户的主观需求展开，最主要的应用方式是用来观察和展示，通过观察和人脑分析进行推理和认知，辅助人们发现新知识或者得到新结论。