信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化包含了数据可视化，信息图形，知识可视化，科学可视化，以及视觉设计方面的所有发展与进步。下面是信息可视化的案例展示图。数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式出来的信息。一般说的数据分析就时狭义数据分析。而广义的数据分析指针对搜集的数据运用基础探索，统计分析，深层挖掘等方法，发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，为下一步业务决策提供理论与实践依据。数据可视化DataVisualization是数据分析和数据科学的关键技术之一。它将数据或信息编码为图形或图像。

在大数据时代，数据来源多样，数据的规模巨大，可视化技术可以帮助我们对数据进行观察，理解、探索和发现。可视化的一般过程以下图,示：目前，可视化领域包括三个主要分支，分别是科学可视化（ScientificVisualization）、信息可视化（InformationVisualization）以及可视分析（VisualAnalytics）。数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，它实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。可视化图表。

科学计算可视化的意义：科学计算可视化是指运用计算机图形学和图像处理技术，将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形和图像显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它不仅包括科学计算数据的可视化，而且包括工程计算数据的可视化，它的主要功能是从复杂的数据中产生图形。数据科学需要学习的内容主要包括以下几个方面：数据分析：描述性分析：学习如何对数据进行描述和总结，包括平均数、中位数、众数等统计量的计算。探索性分析：掌握数据可视化的方法，通过图表等形式探索数据中的模式和趋势。推断性分析：学习统计学原理，通过假设检验。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的。大数据涉及的专业有数据科学、数据分析、数据工程、人工智能、云计算、数据隐私和安全、商业分析、数据可视化、数据治理。数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。数据分析：数据分析专注于收集。