数据可视化DataVisualization和信息可视化Infographics是两个相近的专业领域名词。狭义上的数字可视化指的是讲数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。
而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。
数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。
面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
可能要经历包括数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
数据可视化在发展过程中，科学和工程领域的应用衍生出了分支：科学可视化——“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。
在计算机诞生之前，科学的可视化行为就存在。如等高线图、磁力线图、天像图等等。利用计算机的强大运算能力，人类可以使用三维或四维的方式表现液体流型、分子动力学的复杂科学模型。
比如利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；或者在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大重用。比如汽车的研发过程中，需要输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。
虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。
90年代初期，信息可视化领域进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”的部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。
科学可视化和信息可视化的差别比较微妙，因为科学可视化的大部分处理对象都是抽象的概念。在手段和技术上也有大量共同之处。所以边界比较模糊。
数据可视化的开发和大部分项目开发一样，也是根据需求来根据数据维度或属性进行筛选，根据目的和用户群选用表现方式。同一份数据可以可视化成多种看起来截然不同的形式。
说了那么多，大家都可以感受到数据可视化所应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
（一）现代的数据可视化方法可视化
数据的表现形式可以是美丽、优雅和描述性的。有多种传统的数据表现形式在每个项目及可能的场合被频繁地使用：如表格、饼图、柱状图等。但为了更有效地向你的读者传达信息，有时你需要绝不仅仅是一张饼图。有更好的、深刻的、富于创造性以及富有趣味的方法来可视化数据。它们中的许多将在未来数年内变得应用普遍。
我们期待的是什么？有哪些些革新性的想法已经在成熟使用？还有哪些创意地表现数据的方式是我们从未想过的？
Informationarchitects.jp依据分类、相似性、成功度、知名度和前景，为当年互联网上最成功的200个网站制作了一张趋势地图。这些网站以前显然从未以这种方式建立过联系。相当详尽。
Newsmap（新闻地图）是google新闻聚合器上实时的新闻反馈的可视化呈现。数据块的大小对应了新闻受欢迎的程度。
Amaztype图书搜索：根据从亚马逊上采集的数据，将图书的搜索结果根据你所提供的关键字的字母形状进行排列。可以点击单本书查看详细信息。
TimeMagazine（时代周刊）使用峰值形状的分布来强调地图上美国人口的稠密程度。
CrazyEgg使用热图来让您研究您的访客的新闻，通常被点击更多，更受欢迎的区域，使用的更“温暖”的红色来高亮显示。
译注:（CrazyEgg允许注册用户通过提交页面url，显示页面的热点图、获取每个元素的详情、查看原始数据的完整摘要信息。热图是用户行为分析的常见方法，这是一个著名的UE研究分析工具，给UE分析师提供观察用户行为，做出设计改进意见的数据基础。）
HansRoslingTEDTalk（汉斯。罗斯林的TED演讲）瑞典著名教授HansRosling发表了一次传统期的演讲，解释了他提出的表现统计数据的新方法。他的趋势分析软件（刚刚被google收购）将复杂的全球趋势、十几年的流行数据转化为生动的动画。用网格上的多彩的泡泡代表亚洲的各个国家，展现全民医疗和财富的状况。用动态的钟型曲线表现国民收入分配的涨伏。在Rosling的手里，全球趋势——预期寿命、儿童死亡率、贫困率——都变得清晰、直观和有趣。
三视图展示了地球的3个视点：每个国家使用一个圆形代表，用圆圈的大小来代表军费开支额度，颜色的深度来代表占财政收入的比例，数据的演示非常紧凑和美观。
WeFeelFine（我们感觉很好）根据来自大量blog的统计结果，表现了人类的感情。
Websitesasgraphs图表网站。一个HTMLDOM的可视化应用程序，根据url、表格、div标签、图片、表单和其他标签，将网站可视化为信息图形。
WinningLottoNumbers（乐透大奖号码）该图展示了每年的中奖号码中每个数字的出现频率。当然这张图并不算是一个很清晰的案例。
4.Displayingconnections显示关联
BurstLabs（突发实验室）使用泡泡图来表现你提出的搜索请求之间的相似和关联性。虽然不那么前卫但还是令人振奋。
UniverseDayLife将某一话题关联的事件、人物和新闻事件像星座那样陈列在它的周围。
Musiclens会根据你当前的心情和音乐喜好制作图表，给你推荐音乐。
你可以在Figd’tVisualizer（Figd’t展台）上和网络上的其它用户进行互动。你的用户界面是由Flickr和LastFM上的TAG构成的，使用任何Tag都可以创建一个磁极，在照片或音乐中和你共用这个tag的用户会被吸引到磁极的周围。兼容MacOSX，Windows和Linux平台。测试版本。
WhathaveIbeenlisteningto:（究竟我在听什么？）拜伦.李通过创建直方图描述了他的音乐之旅。
ShapeOfSong（音乐的形状）音乐看起来像什么？音乐的形状是一个看起来很怪诞的命题。这款定制软件使用半透明的拱形来描述了音乐的形状，让人们能看到存在于互联网上的任意音乐的真实形状。
Musicmap（音乐地图）:他们创建了一个页面，通过连接线表现音乐之间的关联。
Musicovery展现了不同音乐喜好之间的关联性，让你在听一首音乐的时候发现相似风格的歌曲。
Spacetime（时空)公司承诺，那些通过网页的小缩略图像挖矿一样查找信息的时代一去不返了。它提供的服务易读和优雅的三维特效来呈现你的搜索请求结果，支持google、yahoo、Flickr、eBay、google图片搜索。
UBrowser是一个使用开源的概念模型。Mozilla的渲染引擎Gecko的植入实例：使用OpenGL在几何面上动态渲染页面，。
这是一个基于JAVA的可视化数据在线服务。帮助注册用户创建饼图、框图、树型图、柱状图和直方图。这有一些比较惊人的案例。
集成了数据可视化方法的工具包，基于JAVA的测试版本。
可制作飞行中的饼图、见图和直方图的服务。同时还提供可用于优化现行的可视化方式的API插件。
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（二）数据可视化和信息可视化可视化
数据可视化和信息可视化的主要目的是借助图形化手段，更高效和清晰地交流信息。但这并不意味着数据图表会因实用而枯燥，因华美而繁复。为了让思想能有效地传递，良好的外观和内在功能性都缺一不可。虽然设计师们还是不能很好地把握设计与功能之间的平衡，而创造出华而不实的数据可视化形式，无法实现其传播信息的主要目的。
在印刷品和web上，被可视化的信息、数据或知识——数据图表，经常用于依靠设计师的创造力，在刺激和感性的背景下支持和强化信息，
下列的网站列举了一些令人瞩目的的数据图表,它们以极富视觉吸引力的方式有效地表现了信息。
国家代码世界地图映射了245个国家顶级域名代码，包括所有国家、联合国、众多岛屿及地区。每个两位代码对应到所指国家的地理位置及区域，并使用了便于快速检索的分色图例。
这些招贴是为著名的政治杂志“Reportagem”所设计的，主要设计思想是通过添加图例把每个国家的国旗变成了一张图表。比如：美国。红色部分：支持伊拉克战争。白色部分：反对伊拉克战争。蓝色部分：不知道伊拉克在哪。
中东：谁支持立即停火？下列这张图表在2007七月的中东危机问题时期发表于“独立”杂志头版。
这个看台以国家和巨头公司的“国民”生产总值为依据，列出世界上这些“虚拟国度”的排名。
这张图表期望于强调网络中立的重要性。这并不是一张真正意义上的数据图表，但传递了这些信息：这些就是我们可能遭遇的未来。
Amadana是一家日本公司，这可以解释为什么他们会分不清scapegoat替罪羊和acuarium水族缸（见第一行的第二个图示）。第一行的电器是土司机，第二和第三行是空气净化器，最后一行的是电磁炉。
这份日本WII游戏机的安全指南，基本上能解释日本人普遍的精神错乱。
简洁、优雅、有效。这份双面印刷海报表现了产品和国家中水的使用足迹。
设计很淡定，配色柔和，背景鲜明。设计者是PaulNixon
PeterRoss.1985年创作。
一个数据有点复杂的信息图形，但仍然保持了清晰和良好的展示性。
信息设计，创作于1985.
MeganJaegerman和EdwardTufte一起工作时的一些回顾。留意这些图表中所体现出的简洁之美和高度的可读性。
在Goodmagazine的每一个议题里，都会提供杰出的，关系到我们生活方方面面的信息图形。下面有一些优秀的范例。
一个比较别出心裁的表现形式会赋予图表独特性和吸引力。。
价格和便携式电子产品在过去50年的价格和市场占有率。由ArnoGhelfi设计。从一个完全不同的视角表现。
一份不同寻常的数据图表，展现了2592起记录在案的致死原因的类型和分布地点。
简洁、丰富和优雅。AlfredBarr的设计，在EdwardTufte的书里可以找到。
借助僵尸网络，你可以针对某个目标启动几十万甚至上百位次轰炸。在这种假设的情况下，由中国发起的针对美国的单个攻击可能只持续几个小时，但持续数天或数周的全面攻击会导致整个现代信息经济的瘫痪。下图用于说明这件事。
这就是博客世界看起来的样子。。。
怎样的全球化
一种交互式的信息图形，比较了不同演讲中某些词汇出现的频率。这种设计方式能提供读者用更多方式去评估和理解特定的词汇或数据元。很简单，但直观明了。
BookScape和QueryBursts是Yahoo！创新团队yHaus的实验性项目。QueryBursts描绘了来自独立IP的一次很常见的搜索请求的爆发状况。每个微粒代表一次从世界不同角落里发出的请求。BookSscape表现的开发图书馆工程中的少儿图书里采集到出的25万张插图。实验性的精美实用动态图片数据采样技术在可缩放的空间里放置所有图片。
（三）数据可视化及信息可视化的设计资源可视化
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。
许多可视化与信息可视化应用得很拙劣：有些不恰当地放置了过多繁冗信息（或不足的信息）、有些使用了不规范的格式、还有一些其他的常见错误。
下文中提供了信息可视化及数据可视化的25种实用资源。其中大部分展示了令人印象深刻的图表，还包括一些关于该怎样去设计的话题。
以下是一些能给信息设计师带来巨大帮助的blog及网站，提供了创建方法、案例、类型以及其他资源。有些还甚至提供了工具来帮助您创建自己的可视化数据。
StrangeMaps上有许多基于图表的地图，涵盖古今。地图里所带的标注，其中最有趣的是那些历史地图。
WallStats用海报招贴的形式制作了“美国个人可自由支配收入的统计”图表。它们还提供了其他关于政治及经济议题的图表。
CoolInfographics是一个令人敬畏的blog——信息可视化的编年史及大量搜集来的可视化数据。只要你所能想得到的话题，这儿都有。基于tag的架构便于你查找特定类别的图表。
DataMining涉及的领域为数据可视化、社会化媒体和数据挖掘。这个Blog从包括《美国国家地理》及《经济学人》在内的其它媒体上聚合了大量的信息可视化图形，。
InformationAesthetics上转载了许多细节精致的图表和可视化数据，涉及政治、经济、金融及其他类型。最早可追溯倒2004年12月。
ChartPornt提供来至全国各地的图示和图表，设计精美，涉及广泛。按话题分类，易于检索。
网站BehanceNetwork基于Tag机制，内容涉及信息架构及其他一些特定类型。可以按作者进行检索。
GoodMagazine推荐了一些极有趣的原创图表，从“水危机”到“食品券的增长”到“奥巴马对投票率的影响”。
这个BLOG展示了图表设计师MatthewEricson及其他人的创作作品。新近比较有特色的图表是纽约市的谋杀案地图和工业产值的可视化数据。
NiXLOG上从互联网上聚合了大量信息可视化的内容，还包括一份原创图表：关于苹果电脑及其消费观如何普及的演变历程。
VirtualWater是一个专业blog，主题是用水量的统计。他们用招贴的形式展现信息并（全部或部分地）出版发行。
HistoryShots是一个商业网站，出售各种主题的数据图表及可视化产品（招贴、明信片等）。他们的主要提供历史事件、时代及包括政治、军事、体育或其它有趣科目在内的数据图表。这是一个相当有趣的网站，你可以在屏幕赏缩放图片进行浏览。
FlowingData提供了一些令人震惊图表，除了他们所专注的分类，还包括了一些比如美国最好的啤酒，葡萄酒的个性化形象，肯尼迪的族谱，美国宗教地理学以及不少其他类型的猛料图片。
ManyEyes提供了工具让你创建自己的可视化数据，同时还可浏览别人的作品。他们也拥有一个很大的图库。
在TheNewYorkTimes的网站上花一点力气找到最好的图表绝对是值得的。它们拥有商业领域最好的信息图形，保证平均水平的读者能轻易理解那些实际上非常复杂的数据。
nicolasrapp.com是一个信息设计blog，其作者为美联社进行创作。
DataViz搜集了许多漂亮的数据化设计。尽管没有标注，但是那些图片已经完全足够说明自己了。
iGraphicsExplained–对于图表和数据可视化的有效性和制作方式，这个blog希望能阐明一些启示。他们展示了一些来至互联网的精美图表，这是一个启发创意的好去处，你还可以在这里认识到哪些图表形式是有效，而哪些不是的。
SimpleComplexity这个网站展示了一些简化复杂信息的可视化数据，用一种易于理解的方式来体现他们的真实意图。也包括一些关于如何图表优化的教程。
Well-formedData这个blog的题材：交互界面设计、信息图形、数据及统计可视化等。所附评注非常有趣，就某些话题进入了深入的探讨。
InformationIsBeautiful这个blog颂扬了精美的数据设计。话题多元，有原创和来至他人的设计。
Flickr群组可以成为信息和灵感的源泉。下面案例中的图表，大部分来至世界各地的不同时期。这是一个获取想法和感知全球图表设计趋势的好地方。
Infografia|Infographics拥有700多张图表的群组，由120多位成员上传。
VisualInformation包含650类目的群组。从餐馆到图书馆地图都有。
TheInfoGraphicsPool这个可能是Flickr里这一类群组中规模最大的了，拥有超过700名成员和1800个类目。
CameronChapman是一名专业的WEB和图像设计师。拥有超过6年的从业经验。她为很多blog写作，包括她个人的CameronChapmanOnWriting。同时也是《InternetFamous》一书的作者。