科学可视化常用方法：1、颜色映射方法用颜色表示数据场中数据值的大小，即在数据与颜色之间建立一个映射关系，把不同的数据映射为不同的颜色2、等值线方法制图对象某一数量指标值相等的各点连成的平滑曲线，由地图上标出的表示制图对象数量的各点采用内插法找出各整数点绘制而成的。每两条等值线之间的数量差额多为常数，可通过等值线的疏密程度来判断现象的数量变化趋势。3、立体图法和层次分割法4、矢量数据场的直接法和流线法通过记录坐标的方式来尽可能将地理实体的空间位置表现的准确无误

科学可视化的分类：1、体可视化研究对象主要是体数据，即三维采样数据，是各类科学工程领域以及医学领域中常见的数据类型(图2-1)。体可视化技术包括等值面的抽取技术(Iso-surfacesExtractionTechnique)、直接体绘制(DirectVolumeRendering)等。2、流场可视化运用计算机图形学和图像处理技术，将流场数据转换为二维或三维图形、图像或动画进行呈现，并详细分析其模式和相互关系，是计算流体力学研究与工程实践中不可缺少的手段。3、大规模数据可视化研究重点在于如何高效快捷地对海量的数据进行处理

科学可视化的研究重点有两个一是判断可视化对象的类别，判断类别之后才能确定如何用计算机来进行可视化表现;二是将研究对象以最接近真实事物的效果快速地绘制出来，不仅以单纯展示的方式显现出来，而且能通过虚拟空间的方式让人们身临其境，用视觉、触觉等交互方式进行观察、理解和研究。

科学可视化的概念：科学可视化最初称为“科学计算之中的可视化”(VisualizationInScientificComputing，VISC)运用计算机图形学和图像处理的研究成果创建视觉图像，替代那些规模庞大而又错综复杂的数字化呈现形式，帮助人们更好地理解科学技术概念和科学数据结果。

数据可视化领域的起源：1、科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用2、异质性数据集的分析工作提供支持3、数据可视化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

数据可视化技术包含以下几个基本概念：①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间；②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算；③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据；④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。

数据可视化分层：1、数据统计图表化阶段-----------表达历史数据，省略过程数据2、数据结果展示化功能强大、交互性强、适用范围广；集成了大量的图形算法、可视化算法，降低复杂的图表的成本。3、数据分析过程可视化需要对数据的分析过程进行可视化，更好的探索规律、查找问题4、VR/AR阶段的虚拟现实的可视化虚拟现实提升概率思维、多维数据的可视化、高密度信息的展示、以及提供情境使人们更全面地理解问题。5、人工智能串联决策层（人）和数据层的最佳桥梁。发现大数据背后隐含的规律，产生洞见。

大数据可视化的概念定义：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。数据：聚焦于解决数据的采集，清理，预处理，分析，挖掘。图形：聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示。可视化：聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。

大数据可视化软件与工具：1、ExcelExcel是微软办公套装软件的一个重要组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析、数据可视化显示及辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计、财经、金融等众多领域。本节重点讨论一下Excel在数据可视化处理方面的应用。2、ProcessingProcessing是一个开源的编程语言和编程环境，支持Windows、MacOS、Linux等多个操作系统。Processing就是一种具有革命前瞻性的新兴计算机语言，以数字艺术为背景的程序语言，它的用户主要面向计算机程序员和数字艺术家。3、EChartsECharts是商业级数据图表（EnterpriseCharts）的缩写，是百度公司旗下的一款开源可视化图表工具。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大地增强了用户体检，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。

数据可视化流程概念图：1、数据获取的形式多种多样，大致可以分为主动式和被动式两种。主动式是以明确的数据需求为目的，利用相关技术手段主动采集相关数据，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2、数据处理是指对原始的数据进行分析、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、可用性等。3、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。