新信息可视化+

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新闻可视化：图表、信息图与交互设计

• 动态效果：通过动画和过渡效果提高视觉体验
• 用户输入：允许用户输入信息或参与新闻创作
交互设计是一种通过互动元素提高用户体验的设计方式
• 通过用户的操作和行为反馈来调整设计
• 提高用户的参与度和满意度
交互设计在新闻可视化中的重要性提高用户体验增加用户粘性
促进用户参与
• 提供更直观、生动的新闻内容
• 吸引用户多次访问和使用新闻应
• 允许用户表达自己的观点和意见
• 提高用户的参与度和满意度
用
• 提高用户的参与度和影响力
• 提高用户的忠诚度和留存率
交互设计在新闻中的实际案例分析
案例二：卫报的交互图
解新闻
案例一：CNN的交互新闻
案例三：纽约时报的交
互数据新闻
• 使用交互设计展示地震和火山爆
• 使用交互设计展示气候变化的影
新闻可视化：图表、信息图与交互设计
01
新闻可视化的概念与重要性
新闻可视化的定义与分类
新闻可视化是一种将新闻信息通过视觉元素进行呈现的方式
• 图表：通过图形和表格展示数据
• 信息图：通过图形和文本展示复杂信息
• 交互设计：通过互动元素提高用户体验
新闻可视化的分类
• 数据新闻：以数据为核心的新闻报道
• 提高用户对新闻内容的认同感和参与
度
02
图表在新闻可视化中的应用
图表的类型与选择
图表类型
• 柱状图：用于展示不同类别之间的比较
• 折线图：用于展示数据随时间的变化趋势
• 饼图：用于展示不同部分在总量中的占比
• 散点图：用于展示两个变量之间的关系
• 地图：用于展示地理位置相关的数据
图表选择
• 根据新闻内容选择合适的图表类型

信息可视化设计研究

要点三
信息可视化设计的实践和研究活动不…
国内外已经建立了多个信息可视化研究和设计的机构和平台，同时举办了多个国际会议和研讨会。
信息可视化设计研究方向
信息可视化基础理论研究
包括信息可视化的基本原理、视觉认知理论、信息设计原理等方面。
信息可视化应用研究
针对不同领域的数据和信息，开展信息可视化的应用研究，如医疗健康信息可视化、社交网络信息可视化等。
利用文本进行布局，如词云、文本树等。
可视化交互技术
拖拽交互
允许用户通过拖拽操作进行数据选择、放大/缩小、移动等操作。
滑动交互
允许用户通过滑动操作进行数据滚动、缩放等操作。
点击交互
允许用户通过点击操作进行数据选择、放大/缩小、显示详细信息等操作。
输入交互
允许用户通过键盘输入进行数据搜索、过滤、排序等操作。
可视化类型
用户交互
在2019年英国大选中，BBC利用数据可视化技术为观众呈现了选举结果和议员分布情况。通过使用地图和热力图等可视化形式，帮助观众理解选举结果和议员分布情况。
BBC使用了地图和热力图两种可视化类型。地图通过色彩的渐变展示了每个选区的议员分布情况，而热力图则显示了每个选区的投票结果。
信息可视化在教育领域的应用
科学教育
通过信息可视化，学生可以更加直观地理解抽象的科学概念和数据。
数字人文
在文化遗产、历史事件等领域，信息可视化可以将复杂的数据和故事情节以直观的方式呈现。
可视化图表
信息可视化可以帮助学生更好地理解和记忆各种知识点，提高学习效率。
信息可视化在医疗领域的应用
医学诊断
信息可视化设计研究人员还可以通过参加学术会议和研讨会，了解最新的研究进展和趋势，以推动研究的深入发展。

信息可视化设计流程

信息可视化设计流程信息可视化是一种将数据和信息转化为可视化图形的过程，以便更好地理解和分析数据。

信息可视化设计流程是指将数据转化为可视化图形的过程，包括数据收集、数据处理、设计和实现等步骤。

本文将详细介绍信息可视化设计流程的各个步骤。

1. 数据收集数据收集是信息可视化设计流程的第一步。

在这一步骤中，需要确定需要可视化的数据类型和来源。

数据可以来自各种不同的来源，例如数据库、API、文件等。

在收集数据时，需要考虑数据的质量和完整性，以确保可视化结果的准确性和可靠性。

2. 数据处理数据处理是信息可视化设计流程的第二步。

在这一步骤中，需要对收集到的数据进行处理和清洗，以便更好地呈现数据。

数据处理包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。

在数据处理过程中，需要注意数据的格式和结构，以确保数据的可视化效果。

3. 设计设计是信息可视化设计流程的核心步骤。

在这一步骤中，需要确定可视化图形的类型、颜色、字体、布局等设计元素。

设计需要考虑受众的需求和目的，以确保可视化结果能够有效地传达信息。

在设计过程中，需要注意可视化图形的易读性和美观性，以提高用户的体验。

4. 实现实现是信息可视化设计流程的最后一步。

在这一步骤中，需要将设计好的可视化图形转化为实际的图形。

实现需要使用可视化工具和编程语言，例如T ableau、D3.js等。

在实现过程中，需要注意代码的可维护性和可扩展性，以便后续的修改和更新。

总结信息可视化设计流程是将数据转化为可视化图形的过程，包括数据收集、数据处理、设计和实现等步骤。

在设计过程中，需要考虑受众的需求和目的，以确保可视化结果能够有效地传达信息。

在实现过程中，需要注意代码的可维护性和可扩展性，以便后续的修改和更新。

信息可视化设计流程是一个迭代的过程，需要不断地优化和改进，以提高可视化结果的质量和效果。

信息可视化的认知研究

▪ 动态与静态可视化的发展趋势
1.随着技术的发展，动态可视化将会越来越普及，交互和实时更新将更加流畅和自然。 2.静态可视化将会更加注重设计和美学，提高视觉效果和用户体验。 3.动态可视化和静态可视化将会相互融合，互相借鉴优点，提供更加全面、多样化的数据可视化方式。
信息可视化的认知研究
交互性在可视化中的作用
▪ 数据驱动的可视化认知实验
1.数据是可视化认知实验的基础，需要通过科学的方法收集和处理数据。 2.可视化认知实验需要借助计算机技术和数据分析方法，以便更精确地测量和分析实验结果。 3.数据驱动的可视化认知实验可以帮助研究人员更深入地了解人类大脑在处理视觉信息方面的机制和特点。
▪ 可视化认知的神经机制研究
1.眼动追踪技术是一种有效的可视化认知实验手段，可以帮助研究人员实时监测和分析被试者的视觉注意力和认知加工过程。 2.基于眼动追踪的可视化认知实验可以用来评估可视化设计的有效性和优化方向。 3.眼动追踪技术可以与其他实验手段相结合，提高可视化认知实验的精度和可靠性。
▪ 可视化认知的跨文化研究
1.可视化认知存在跨文化差异，不同文化背景和认知习惯的人对可视化信息的理解和接受程度可能不同。 2.跨文化研究可以帮助研究人员更好地了解不同人群在可视化认知方面的特点和需求，为可视化设计提供更加普适的指导。 3.跨文化研究需要充分考虑文化因素和人类认知的共性，以便得出更加全面和准确的结论。
信息可视化的认知研究
颜色、形状与认知效果
颜色、形状与认知效果
▪ 颜色与认知效果
1.颜色可以显著影响人的认知效果，不同的颜色可以引发不同的心理感受和反应。 2.研究表明，暖色调（如红色、橙色）可以激发人的热情和活力，提高注意力和警觉性；而冷色调（如蓝色、绿色）则使人感到平静、放松，有助于降低焦虑和压力。 3.在信息可视化中，合理利用颜色对比和搭配，可以帮助用户更快地获取信息，提高认知效率。

信息可视化原则

信息可视化原则
信息可视化原则是指在进行信息可视化设计时应遵循的一些基本原则，以确保设计的可视化能够有效地传达和呈现信息。

1. 简洁性：信息可视化设计应尽量简洁明了，避免冗余和过度装饰，以便用户能够快速理解信息和关系。

2. 一致性：设计应保持一致的风格和视觉语言，以便用户在不同的可视化之间能够轻松转换和理解。

3. 易读性：设计应确保字体、颜色和图形元素的选择能够提高信息的可读性和可理解性，避免模糊或难以辨认的情况。

4. 重点突出：设计应通过大小、颜色或形状等方式突出重要的信息，以便用户能够快速识别和理解。

5. 上下文适应性：设计应根据信息的上下文和目标受众进行适当的调整和优化，以提高信息的传达效果。

6. 交互性：设计应提供交互功能，让用户能够自由浏览、筛选和探索信息，以便更好地理解和发现隐藏的洞察。

7. 可访问性：设计应考虑到不同用户的需求和能力，提供合适的辅助功能和多样化的呈现方式，以确保信息可被广泛访问和使用。

8. 可扩展性：设计应具备一定的可扩展性，以适应未来可能的
信息增长和变化，保持可持续和可更新的状态。

通过遵循这些信息可视化原则，设计师可以创建出更具有吸引力、易理解和有影响力的信息可视化作品。

信息可视化技术

信息可视化技术随着大数据时代的到来，人们对于数据的处理能力要求越来越高。

信息可视化技术应运而生，它不仅可以将庞大的数据转化为直观、易懂的可视化图形，还能够帮助人们从中发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

本文将从信息可视化技术的定义、应用场景以及未来发展方向等方面进行论述。

1. 信息可视化技术的定义信息可视化技术是指利用图形、图表、动画等形式将复杂的数据进行可视化展示的技术。

通过对数据的可视化，人们可以更直观地理解和分析数据，从而更好地进行决策和交互。

信息可视化技术的核心是将大量的数据转化为图形化的表达，使得用户可以一目了然地从中获取信息。

2. 信息可视化技术的应用场景信息可视化技术在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：2.1 商业决策分析信息可视化技术能够将商业数据转化为易于理解的图表，帮助企业管理者更好地了解市场趋势、竞争对手情况以及客户需求等关键信息。

通过对这些信息的分析，企业可以制定更科学合理的决策，提高运营效率和竞争力。

2.2 医疗数据分析医疗行业的数据庞大且复杂，通过信息可视化技术可以更好地展示医疗数据，帮助医生和研究人员发现潜在的疾病模式和趋势。

这对于提高医疗服务的质量和效率具有重要意义。

2.3 交通监控与规划交通管理部门可以利用信息可视化技术对交通数据进行可视化展示，以便更好地掌握城市的交通状况和拥堵情况。

这有助于做出更好的道路规划和交通管理决策，提高交通运输的效率和便利性。

2.4 社交媒体分析社交媒体上产生的数据庞大且复杂，通过信息可视化技术可以更好地了解用户的兴趣和行为习惯，从而对用户进行个性化的推荐和定制。

同时，信息可视化技术还可以帮助企业从海量的社交媒体数据中挖掘出有价值的信息，为企业的市场营销决策提供依据。

3. 信息可视化技术未来的发展方向随着人们对数据处理需求的不断增加，信息可视化技术的发展也呈现出一些新的趋势。

3.1 多模态可视化传统的信息可视化技术主要以图表、动画等二维形式进行数据展示，未来的发展方向是结合虚拟现实、增强现实等技术，实现更丰富多样的数据可视化效果，提升用户的沉浸式体验。

信息可视化

信息可视化冯艺东汪国平董士海（北京大学计算机科学技术系，北京100871）摘要我们处在一个信息爆炸的时代。

对繁杂的抽象信息之间的复杂关系进行探索的努力，促使了信息可视化这一崭新科学领域的出现，它结合了科学可视化、人机交互、数据挖掘、图像技术、图形学、认知科学等诸多学科的理论和方法。

信息可视化与科学可视化的区别在于，科学可视化的研究对象主要是具有几何属性的科学数据，而信息可视化则主要应用于没有几何属性的抽象信息，揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征。

本文对信息可视化的概念、意义、主要问题和技术、研究现状作了综述，并简单介绍了我们正在进行的相关研究工作。

关键词信息可视化可视化结构科学可视化人机交互知识挖掘1 什么是信息可视化可视化是这样一个过程，它将数据信息和知识转化为一种视觉形式，充分利用人们对可视模式快速识别的自然能力[1]。

可视化将人脑和现代计算机这两个最强大的信息处理系统联系在一起。

有效的可视界面使得我们能够观察、操纵、研究、浏览、探索、过滤、发现、理解大规模数据，并与之方便交互，从而可以极其有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。

在我们这个信息日益丰富的社会，可视化技术研究和应用开发已经从根本上改变了我们表示和理解大型复杂数据的方式。

可视化的影响广泛而深入，引导我们获得新的洞察和有效的决策。

可视化作为一个有组织的科学分支起源于美国国家科学基金会（NSF）的报告《科学计算中的可视化》[2]。

在那篇报告里，可视化被设想为这样一种工具，它能够处理大型科学数据，并且能够提高科学家观察数据中现象的能力。

虽然最初的概念不见得是这样，但是今天我们讨论科学可视化总是基于物理数据，例如人体、地球、分子等等。

计算机用来绘制它们某些可观察的属性。

虽然这些可视化也可能源于对这些物理空间的抽象，但是这些信息在本质上仍然是几何的，都是基于物理空间的。

近几年来，随着INTERNET的飞速发展，商业数据的大量计算，电子商务的全面展开，以及数据仓库的大规模应用，产生了一个广泛的需求：可视化技术不仅要用于科学数据，而且要作为一个基本工具，应用于抽象信息，揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征。

《信息可视化》课程标准

《信息可视化》课程标准课程类别：专业核心课适用专业：3年制数字媒体技术专业授课单位：数字媒体学院学分：3学时：56学时编写执笔人及编写日期：审定负责人及审定日期：一、课程定位和课程设计（一）课程性质《信息可视化》是数字媒体应用专业的专业核心课，是专业必修课程，是伴随着深圳文化创意产业蓬勃兴起逐渐发展起来的一门特色化课程，并与加拿大谢里丹学院共同建设的国际合作课程。

信息可视化课程通常是一门交叉学科的课程，涵盖了计算机科学、统计学、心理学、设计等多个领域的知识。

性质可以从以下几个方面描述：（1）实践性强：信息可视化课程注重实践操作，学生需要运用所学知识进行数据分析、设计图表，并掌握相关工具和软件的使用。

（2）艺术性强：信息可视化图表需要具备艺术性和美学感，信息可视化课程通常也会涉及到设计原则、颜色搭配、排版等方面的知识，学生需要具备一定的设计能力。

（3）数据分析性强：信息可视化的本质是将数据转化为易于理解的图表形式，信息可视化课程会涉及到数据的采集、清洗、处理、分析等方面的知识，学生需要具备一定的统计学、计算机科学等方面的知识。

（4）跨学科性强：信息可视化课程涵盖了多个学科领域的知识，学生需要具备跨学科的思维能力，能够将不同学科领域的知识进行整合和应用。

（二）人才培养中的作用数字媒体技术专业是培养掌握数字媒体技术的基本知识、基本技能，具有熟练的数字媒体素材采集、音频编辑、视频制作、图象处理技能，具有较强的数字媒体制作、网页制作、动画制作能力的实用型技能型人才。

《信息可视化》课程对培养学生的信息素养、艺术创作与设计、实践能力起到至关重要的基础作用，并与其他主干课程一起构建学生在数字媒体应用行业中相关岗位就业所应具备的知识和技能，为培养高素质技能型人才提供保障。

信息可视化课程在数字媒体技术人才培养中发挥重要作用，因为它可以帮助学生学习如何设计和创建吸引人的可视化数据展示，从而更好地传达信息和故事。

这对于数字媒体领域中需要处理大量数据并将其转化为易于理解的形式的工作尤其重要。

信息技术数据可视化的基本要求和评价方法

信息技术数据可视化的基本要求和评价方法
信息技术中数据可视化的基本要求包括以下几个方面：
1. 直观明了：数据可视化应该直观地展示数据，便于用户快速理解数据的规律和趋势。

2. 准确度高：数据可视化需要准确地反映数据的特点和变化，不能有较大的误差或失真。

3. 可交互性：数据可视化工具应该提供交互功能，使用户能够通过交互来探索数据，了解数据的细节和变化。

4. 可扩展性：数据可视化工具应该能够处理大规模的数据集，并且能够方便地扩展和升级。

5. 可定制性：数据可视化工具应该提供定制化的功能，使用户能够根据需要来自定义数据的展示方式和风格。

评价数据可视化的方法可以从以下几个方面考虑：
1. 用户反馈：通过用户反馈来了解数据可视化的效果和用户体验，从而改进和优化数据可视化工具。

2. 准确性评估：通过对比数据可视化和原始数据的差异，来评估数据可视化的准确性。

3. 性能评估：通过测试数据可视化工具的性能，来评估其处理大规模数据集的能力和效率。

4. 定制化评估：通过评估数据可视化工具的定制化功能和效果，来了解其满足用户个性化需求的能力。

5. 用户体验评估：通过评估用户使用数据可视化工具的便利性和舒适度，来了解用户体验的优劣。

以上是信息技术中数据可视化的基本要求和评价方法，希望对您有所帮助。

信息可视化架构方式

信息可视化架构方式信息可视化架构是指将大量的数据和信息通过图表、图形、动态效果等方式展示出来，帮助用户理解和分析数据，并支持决策和交流。

在信息可视化的设计和开发过程中，选择合适的架构方式是非常重要的，可以影响到可视化系统的性能、可维护性和用户体验等方面。

下面将介绍几种常见的信息可视化架构方式。

1.单体架构：单体架构是最简单也是最直接的方式，将所有的组件和功能集中在一个系统中。

这种架构方式适合小规模的可视化系统，开发和维护成本较低。

但是当系统规模扩大，功能变得复杂时，单体架构会导致代码耦合度高、可扩展性差、部署和更新困难等问题。

2.分层架构：分层架构将系统拆分为多个层次，每个层次负责不同的功能，层与层之间通过接口进行通信。

这种架构方式使得系统的各个部分能够更加独立地开发和维护，提高了系统的可扩展性和可维护性。

例如，可以将数据层、业务逻辑层和展示层分离，数据层负责数据的获取和处理，业务逻辑层负责数据的分析和计算，展示层负责数据的可视化展示。

3.微服务架构：微服务架构是一种将系统拆分为多个小型、独立部署的服务的方式。

每个微服务负责一个特定的功能模块，通过网络接口进行通信。

这种架构方式能够提高系统的可伸缩性和可维护性，并支持快速迭代和部署。

在信息可视化系统中，可以将数据处理、数据展示、用户认证等功能拆分为不同的微服务，实现更好的模块化和跨团队协作。

4.事件驱动架构：事件驱动架构是一种基于事件的系统设计方式，系统中的各个组件通过事件进行通信和协调。

在信息可视化系统中，可以使用事件驱动架构来实现实时数据更新和交互效果。

例如，当数据发生变化时，系统可以触发一个数据更新事件，然后其他组件订阅该事件并更新相关的图表或视图。

5.服务端渲染和客户端渲染：服务端渲染是将数据处理和页面渲染放在服务器端完成，然后将最终的HTML页面发送给客户端。

这种方式适合于对SEO友好的页面和数据预处理。

客户端渲染是将数据处理和页面渲染放在客户端的浏览器中完成，适合于富交互和实时更新的场景。

信息可视化的具体例子

信息可视化的具体例子
信息可视化的例子有很多，以下是一些比较典型的例子：
1.地图：地图是最常见的信息可视化工具之一，可以用不同的颜色、图案、数据点等方式表示地理位置、地形、人口分布、行政区划等信息。

2.图表：图表是信息可视化的经典手段，可以将数据以直观的方式展现，如折线图、柱状图、饼图、雷达图等。

3.成对图：成对图是两个统计图形成对出现，通常用于比较两个相关变量之间的关系，如散点图、箱线图、气泡图等。

4.网络图：网络图是表示实体和其之间关系的图形化工具，如社交网络、生物网络、交通网络等。

5.虚拟现实：虚拟现实技术可以将复杂的信息以形象化的方式呈现给用户，如虚拟3D城市、虚拟地球等。

信息可视化设计的分类

信息可视化设计的分类
1.可视化图表设计：这是信息可视化设计的基础，通过图表的形式将数据转化为可视化的形式，包括线形图、柱状图、饼状图、散点图等等。

图表设计需要考虑数据的内容、数据的关系以及用户需求，以便准确地传达信息。

2.可视化地图设计：地图是信息可视化设计中常用的形式，可以展示地理数据或者位置信息。

地图设计需要考虑地理空间的布局、颜色和符号的使用，以便有效地展示地理信息和统计数据。

3.交互式可视化设计：交互式可视化设计将用户与可视化的数据进行互动，用户可以通过点击、滚动或拖动等操作来改变可视化的展示方式或者探索数据的不同维度。

交互式设计可以提高用户的参与感和探索性，使得用户能够更深入地了解数据。

4.大数据可视化设计：随着大数据时代的到来，处理和展示大量的数据成为了一种挑战。

大数据可视化设计需要考虑如何处理大规模数据并将其转化为可视化形式，以使用户能够从中发现规律和趋势。

5.故事化可视化设计：故事化可视化设计通过故事情节的设计来展示数据或者信息。

通过将不同的数据点和信息串联起来，以故事的方式来呈现，可以更好地引起用户的注意和理解。

除了上述的分类，还有其他一些特定领域的信息可视化设计，例如网络安全可视化设计、医疗可视化设计、环境可视化设计等。

这些领域的可视化设计需要结合行业特点和数据特性进行设计，并且根据用户需求来确定最佳的可视化方式。

信息可视化检索

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17
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谷歌浏览器Google Browser
它可以通过浏览Google的数据库,绘出以某一站点为中心的所有相关联的站点的关联图。由用户输入起始URL 来指定浏览起点,然后由Google将与该URL有链接关系的网页搜索后返回,根据链接关系以互相连接的网状图显示, 组成了一个事实上的Web地形图。以不同的颜色及连线宽度的变化来代表网站的相似度,点击某一站点的提示小图标,可以看到其基本信息和在Google中的目录分类。这个关联图是动态的,可以实现互动,在双击某一站点后,过几秒, 它就像一个巨大的蜘蛛开始缓慢地运动,绘制出以此站点为中心派生出来的新的关联图,实现动态浏览。
检索过程透明化。检索结果输出高效性。更为有效的结果集排序机制。有效的用户反馈机制。检索过程的连续性、可逆性。
5
整个可视化检索的过程
世界计算计算法
匹配
解释
数据
数据和模型的有效性检测
转换数据预处理
地图
产生图像的系统化方法
图片图像处理技术
用户
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为什么要研究可视化信息检索
20世纪90年代，因特网的迅速发展与普及为信息检索开创了新局面。用户可以在浏览器上直接获取信息而无需知道繁琐的检索命令和复杂的命令格式。然而，普通浏览器是一种获取信息的有效途径，但不是信息检索的最佳方法。
10
双曲线浏览（Hyperbolic Tree）技术
双曲线浏览技术在基于双曲线的圆形平面区域内显层次结构信息,在相同的空间里,采用双曲线浏览技术显示的信息是普通二维技术的10倍。根在树的中间向外呈扇形扩展,当用户选择下游节点时,该节点被推到中心,同时放大其视图及细节信息。这种技术能帮助用户从整体上理解数据资源, 并通过提供感兴趣部分的细节信息,使用户可以对指定的信息进行深入的分析。双曲线树技术被用于开发浏览器、网站地图以及其他针对大型层次结构信息的可视化工具。特别适合浏览图库、文件系统、数据仓库、Web信息资源及其空间链接结构所包含的数据。

新信息可视化+ppt课件

如何制作信息图？
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Part4 如何制作信息图
确定主题
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Part4 如何制作信息图
搜集数据
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Part4 如何制作信息图
筛选数据
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Part4 如何制作信息图
视觉设计
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Part4 如何制作信息图
PM2.5
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Part4 如何制作信息图
呈现的内容
PM2.5是什么意思 PM2.5是指什么 PM2.5有什么危害 PM2.5的问题是什么造成的
数据可视化：原始数据，专业，严肃信息可视化：经过加工的数据，艺术，趣味，容易理解
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Part3 为什么要进行信息可视化
为什么要进行信息可视化？
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Part3 为什么要进行信息可视化
原因一：大脑本能
30%
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Part3 为什么要进行信息可视化
领会速度
VS
此处禁止抽烟
快
慢
15
Part3 为什么要进行信息可视化
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Part4 如何制作信息图
打算呈现的特征
脏而不乱防毒面具科普意味
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Part4 如何制作信息图
寻找合适的表达方式
这样？
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Part4 如何制作信息图
这样？
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Part4 如何制作信息图
这样？
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Part4 如何制作信息图
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Part4 如何制作信息图
最终结果
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Part5 信息可视化的趋势
例子二、动物的寿命
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Part2 信息可视化与数据可视化的区别
信息可视化VS数据可视化
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Part2 信息可视化与数据可视化的区别

信息可视化的理论基础

信息可视化的理论基础在信息时代，信息技术的发展为人们带来了多样的信息获取方式，也影响着人们思考问题的方式及生产生活等多个方面，繁杂过量的信息渐渐困扰了人们对信息的选择与认知，信息可视化在此时便应运而生。

一、信息可视化的概念信息可视化作为新兴领域，融合了设计学、传播学、心理学、统计学等多学科的理论基础及研究方法。

以直观清晰的表现形式，有效地将复杂信息化繁为简，从而提高受众对信息的理解，帮助受众更好认知信息。

在面对信息量庞大的内容时，人们在认知时往往会遇到较大障碍，不能深入理解相关内容，导致信息认知受阻，这在很大程度上影响了信息传播的效果。

通过信息可视化的方式，抽象信息能够呈现出清晰的逻辑和信息层级，从而更有利于信息的传播。

由于信息具有抽象化特性，人们在处理信息时，一方面要看见信息，另一方面要读懂信息，利用信息可视化进行视觉化处理能够科学有效地认识信息的本质规律.视觉不同于其他感知觉，人类大脑对于视觉信息的处理有着极高的灵敏度，其在所有的感知觉中居于主导地位。

通过将大容量信息进行梳理整合后进行传播，一方面能够增强信息的可识性，另一方面也更有利于发现信息之间的本质规律及关联性.受众能够增加对信息的理解度，透过表面现象分析背后的信息价值，从而实现有效的信息传播。

二、信息可视化的发展历程自古以来在人类社会的生产生活中，信息可视化就一直存在，伴随着人类文明的进步，人们逐渐理性、科学地看待信息可视化。

在远古时代，人们在记录事件以及情感时往往利用壁画、石刻等方式进行信息的交流传播。

如古巴比伦陶片地图是当代存在的最古老的地图，其主要以图形语言进行信息的交流和记录。

由于壁画及石刻具有不稳定性及固定性的特征，只有在固定的地点才能够获取相应信息。

在当代，我们也可以从古时壁画、石刻中深刻感受其传达出的远古时代气息。

人类社会不断向前发展，文字的出现逐渐改变了原始的壁画、石刻等信息传播方式。

在人类信息历史上，文字的发明在很大程度上使得信息的传播具有了可移动化的特征。

信息可视化的例子

信息可视化的例子信息可视化是通过图表、图形、图像等可视化手段，将数据和信息转化为可视化的形式，以便更直观、易于理解和分析。

下面是十个关于信息可视化的例子：1. 世界地图上的疫情数据可视化：通过色彩深浅或气泡大小来表示各国的疫情数据，比如确诊人数、死亡人数或康复人数。

这样可以一目了然地看到各国的疫情情况，帮助人们更好地了解全球疫情。

2. 股票走势图：通过折线图或K线图，展示某只股票的价格变化情况。

可以根据时间周期，比如日线、周线或月线来展示股票的涨跌情况，帮助投资者进行分析和决策。

3. 航班网络地图：通过连线和节点，展示航班之间的网络关系。

可以通过这种可视化方式来了解各个城市之间的航班状况，帮助旅客规划行程和航空公司优化航班安排。

4. 人口金字塔：通过柱状图展示不同年龄段的人口数量，可以清楚地看到各个年龄段的人口比例，帮助政府和社会规划教育、医疗和养老等方面的政策。

5. 天气预报图表：通过图表展示未来几天的天气情况，比如温度、湿度、降水量等。

可以帮助人们更好地了解天气变化，做出相应的防范和准备。

6. 电商销售数据可视化：通过柱状图或饼图展示不同产品的销售情况，可以直观地看到各个产品的销售比例，帮助企业制定销售策略和优化产品组合。

7. 交通拥堵热力图：通过色彩深浅来表示交通拥堵程度，可以清楚地看到各个路段的拥堵情况，帮助司机选择通行路线和避开拥堵路段。

8. 社交媒体情感分析图：通过词云或折线图展示社交媒体上用户的情感倾向，比如正面、负面或中性。

可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度，进行品牌管理和市场营销。

9. 网络攻击可视化：通过地图或图表展示全球网络攻击的来源和目标，可以帮助网络安全专家了解网络攻击的趋势和模式，加强网络防御和保护。

10. 气候变化数据可视化：通过地球温度变化图或极地冰盖面积图展示气候变化的趋势和影响。

可以帮助人们更好地了解气候变化的严重性，促进环境保护和可持续发展。

以上是关于信息可视化的十个例子，通过不同的图表和图形形式，将数据和信息转化为可视化的形式，帮助人们更直观、易于理解和分析。