❶ 什麼是現代信息可視化的理論基礎
現代信息可視化的理論基礎如下：
1、視覺感知理論：該理論揭示了人類如何通過視覺感知信息，強調了形狀、顏色、運動等視覺元素在信息傳遞中的基礎性作用。通過對這些元素的巧妙運用，可以將大量的信息簡化為易於理解的圖形和圖像，從而提高信息的傳遞效率。
2、認知心理學理論：認知心理學理論強調人類的認知過程是基於感覺和知覺的，而信息可視化正是一種將感覺和知覺信息轉化為可理解的信息的處理過程。此外，該理論還研究了人類在處理信息和問題解決過程中的認知過程和思維模式，為信息可視化設計提供了重要的指導。
3、學校管理：學校可以通過大屏系統展示整個學校的辦學規模、師資規模、教學資源、學習概況、學生發展和教務信息等，從而展現學校的整體實力。智慧防疫：在智慧防疫方面，信息可視化技術可以幫助實時監測和分析疫情數據，為決策者提供准確的信息支持。
4、智慧工廠：整合廠區現有信息系統的數據資源，實現數字孿生工廠、設備運維監測、綜合安防監測、能效管理監測、生產管理監測等多種功能，有效提高廠區綜合監管能力、降低企業廠區運營成本。
❷ 什麼是可視化成果的最終對象
有人說，數據可視化不就是畫圖嘛，看不出來研究的價值在哪。我原來也天真的以為，數據可視化就是把數據從冰冷的數字轉換成圖形，頂多就是色彩豐富一些，看起來更酷炫，逼格滿滿。
其實不然，一個好的可視化，能夠帶給人們不僅僅是視覺上的沖擊，還能夠揭示蘊含在數據中的規律和道理。
可視化的目標
可視化的終極目標是洞悉蘊含在數據中的現象和規律，這裡面有多重含義：發現、決策、解釋、分析、探索和學習。
簡明定義是：通過可視表達增強人們完成某些任務的效率。比如，相同統計特徵（方差、均值等）的幾組數據可視化出來的結果是完全不同的。
可視化的目標和作用
傳統的可視化可以大致分為探索性可視化和解釋性可視化，按照應用來分，可視化有多個目標：
有效呈現重要特徵
有效呈現重要特徵
揭示客觀規律
輔助理解事物概念和過程
對模擬和測量進行質量監控
提高科研開發效率
促進溝通交流和合作
按照宏觀的角度看，可視化的三個功能：
信息記錄
信息推理和分析
信息傳播與協同
數據可視化分類
數據可視化包含三個分支，科學可視化（Sci Vis, Scientific Visualization ）和信息可視化（Info Vis, Information Visualization），以及後來演化出第三個分支：可視分析（VAST, Visual Analytics Science and Technology）這個從IEEE VIS 會議的分類中可以看出來。
科學可視化面向的是科學和工程領域數據，比如空間坐標和幾何信息的三維空間測量數據、計算機模擬數據、醫學影像數據，重點探索如何以幾何、拓撲和形狀特徵來呈現數據中蘊含的規律。
信息可視化的處理對象是非結構化、非幾何的抽象數據，如金融交易、社交網路和文本數據，其核心挑戰是針對大尺度高維復雜數據如何減少視覺混淆對信息的干擾。
近幾年來，隨著人工智慧的興起，人們逐漸發現其實一些機器能比人做得更好的事情，同時也發現了一些事情需要藉助人類 3 億年的進化本領。所以將可視化與分析進行結合，產生了一個新的學科：可視分析學。
可視分析學被定義為由可視交互界面為基礎的分析推理科學，將圖形學、數據挖掘、人機交互等技術融合在一起，形成人腦智能和機器智能優勢互補和相互提升。
數據可視分析和數據挖掘的異同
數據可視分析和數據挖掘的目標都是從數據中獲取信息與知識，但是手段不同。數據可視分析是將數據呈現給用戶以易於感知的圖形符號，讓用戶交互地理解數據。數據挖掘是通過計算機自動或者半自動地獲取數據隱藏的知識，並將獲取的知識直接給予用戶。
也就是說，數據可視化可以看到交互界面，更適合於探索性地分析數據。而數據挖掘面對的是一堆活生生但黑不溜秋的數據，需要像挖礦一樣從中發現金子。