信息图(Infographics)和可视化(Visualization)的区别

基于数据生成的信息图(infographics)和可视化(visualization)这两者在现实应用中非常接近,并且有时能够互相替换使用。但是这两者的概念其实是不同的,到底什么是区分这两者的关键?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。信息图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,只能应用在那个数据中。这个区别点听起来似乎是显而易见的,而在实际中,这两者之间的界限却往往难于区分。很多人都会把这两者混淆起来,犯指鹿为马的错误。

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与具体的,自解释性的信息图不同的是,可视化则是普适的,比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。有时候可视化程序甚至可以应用在它并不适合的数据上,但是程序本身不能告诉使用者这点。可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上,并且通过可视化结果图象理解新数据。但是选择适合数据的可视化技术却依赖于用户个人的经验和运气。所以说,与针对已知特定数据进行图示设计的信息图绘制相比, 用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据,而普适性的可视化技术本身并没有解释数据的功能。(本部分内容来自果壳网

数据可视化及信息图形可以让复杂的数据集变得明了易懂。通过将数据和统计结果图形化,复杂的概念和信息可以在更短时间内呈现更多含义。

大部分数据可视化处理的对象是具体的数据或统计结果。另一些则致力于表现无形的话题,为抽象概念提供可视化的展现。一般来说,前者的表现形式多为图示或图表,而后者则往往更富创造与想象力。

可视化与信息图对比

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序号 图书 内容说明
1 你手头有一些数据,想做成漂亮的图表放到网站上?好主意,因为浏览器不受平台限制,所以通过浏览器来实现你的数据可视化是正确的选择。什么,你还想让图表具有交互能力,能够响应用户操作重新排序或者从不同角度呈现?没问题,因为静态图表再怎么好看,也永远赶不上动态图表那么吸引人去探究本源。好啦,要生成通过浏览器展示的动态图表,首选当然是目前最热门的Web数据可视化库——D3。
2 “本书就像是一封写给Python、R、地图和数据的情书。”数据可视化经的典著作。

本书中主要阐述了如何将冰冷枯燥的数据转换成易于理解、生动有趣、主题清晰的图表。作者根据数据可视化的一般顺序,先后介绍了如何获取数据,将数据格式化,然后用可视化工具(如R)生成图表,最后在图形编辑软件(如Illustrator)中修改完善,使图表达到最佳的可视化效果。本书详细介绍了柱形图、饼图、折线图和散点图等图表的绘制方法及各自的优缺点,还用专门的一章介绍与地图相关的数据可视化技巧。
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本书介绍了数据可视化在信息传播过程中的美学和商业价值,为读者呈现了各类可视化数据和概念,并分步骤解读了如何创建和发布信息图,从而达到利用可视化信息与人沟通的目的,并帮助企业制定最佳的营销战略,更好地树立品牌形象。本书也提供了诸多信息图资源,以供读者进一步学习。