정보 시각화는 데이터를 시각적으로 렌더링하도록 설계되었습니다. 정보 시각화에는 데이터 시각화, 정보 그래픽, 지식 시각화, 과학 시각화 및 시각화 설계의 모든 발전과 발전이 포함됩니다. 다음은 정보 시각화의 사례입니다.
데이터 시각화는 데이터 시각화에 대한 과학 및 기술 연구입니다. 여기서 이 데이터의 시각적 표현은 해당 정보 단위의 다양한 속성과 변수를 포함하여 특정 요약으로 추출된 정보로 정의됩니다. 데이터 시각화는 표면, 솔리드, 속성 및 애니메이션의 표현, 모델링 및 표시를 통해 그래픽, 이미지 처리, 컴퓨터 비전 및 사용자 인터페이스를 사용합니다. 산업 데이터의 고차원, 다형성, 다중 장면, 동적 전시의 특징을 통해 대량의 데이터 렌더링 및 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터 시각화는 대량의 데이터를 효율적으로 이해하고, 기업이나 기관에 잠재적인 데이터 가치를 발굴하며, 긴급 의사 결정을 위한 정확한 데이터 지원을 제공하는 데 도움이 됩니다.
데이터 시각화는 알려진 특정 데이터에 대한 정보 시각화 설계 및 그리기보다 데이터 시각화를 통한 응용 학습 및 데이터 마이닝과 더 비슷합니다.
지식 시각화는 사실 네가 내면화한 지식을 어떤 그리기 도구로 표현한 것이다. 이를 지식 시각화라고 한다. 예를 들어, 책 한 권을 다 읽으면, 우리는 머리 속의 지식 구조를 정리하고, 사고 지도로 그림을 그려서, 우리의 머리 속에서 우리가 볼 수 있는 것을 얻을 수 있고, 다른 사람들도 먼저 볼 수 있는 전달체를 얻을 수 있게 하고 싶다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 독서명언)
이는 데이터 시각화와 정보 시각화에 대한 분석이지만 정보 시각화와 데이터 시각화는 혼동하기 쉬운 두 가지 개념입니다. 둘 다 실제 응용에서 효과가 동일하며 일부는 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다.
요약하자면, 데이터 시각화는 프로그램에서 생성된 그래픽 이미지이며 다양한 데이터에 적용할 수 있습니다. 정보 시각화는 특정 데이터에 맞게 사용자 정의된 그래픽 이미지이며, 종종 디자이너가 사용자 정의하여 이 데이터에만 적용할 수 있습니다. 지식 시각화는 복잡한 지식을 구성, 전달 및 표현하는 데 사용할 수 있는 그래픽 및 이미지 수단입니다. 사실 정보를 전달하는 것 외에도 지식 시각화의 목표는 인간 지식을 전달하고 다른 사람들이 지식을 정확하게 재구성, 기억 및 적용할 수 있도록 돕는 것입니다.