数据分析与可视化
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

1.3 数据可视化与统计图表

数据可视化的发展主要经历了两个阶段:计算机出现之前的可视化以及计算机出现后的可视化。通过这两个阶段,统计理论的发展与数据可视化的发展紧密结合在一起。

在计算机出现之前,统计图表是主流的可视化工具,主要表现为目前教科书上常见的统计图表。这些教科书详细地描述了统计图表的制作方法、讨论频率、尺度选择,以及对差值和比值的视觉估计的基准等。这些内容还涵盖多元图表,如两个或多个时间序列如何被显示在同一个图表中。1962年,约翰·图基呼吁将数据分析作为一个独立的统计分支,不久之后,他开始尝试研究以广泛探索为目的的、用简单且有效的图形显示来进行数据分析的方式,即探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA),以及探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)。

如今,基于计算机的可视化方式正在成为一种重要的数据分析方式,旨在加深我们对数据的理解,并帮助我们进行快速、实时的决策。今天,医生诊断疾病的能力往往取决于计算机视觉的水平。例如,在髋关节置换手术中,定制髋关节的手术可以在外科手术前进行,俗称体外手术。在手术前,使用非侵入性3D成像技术,对患处进行准确的测量,从而帮助医生更加精准地进行真正的手术,可以减轻患者术后的身体排异情况。又如,人脑结构及其功能研究的3D可视化是具有深远研究意义的前沿领域,具体场景是可以看到脑的内部结构、看到工作中的大脑。为了大脑研究的持续发展,在抽象层次上整合结构和功能信息十分有必要。同时,随着硬件性能的提升,我们已经能够通过可视化工具,直观地分析并表示DNA序列。未来计算机视觉的进步使其有望在医学和其他科学领域中取得更大的进展。