对于数据可视化，作为艺术类学生来说都不陌生，而且近年来以图像作为传播媒介的趋势下，用图像说话的能力逐渐成为设计师和建筑师的必备能力。但是在实际操作的过程中，更多的学生还是停留在用ppt自带的柱状图、饼形图画图。
其实数据可视化是一个完全可以量化的技术。
由于人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理，所以使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮助我们更容易的解释趋势和统计数据。在信息时代和大数据时代的背景下，随着人类技术的高，通过图形，图像处理，计算机视觉等技术，在设计领域中，通过艺术的表达与动态演示，可以将数据加以视觉化阐述。文本形式的表达数据是混乱无章的。如果利用可视化的数据可以帮助人们快速的理解数据中的含义，趋势及相关性。下面我们从历史的角度开始了解数据可视化的发展趋势，可以帮助我们真正的了解数据可视化的本质。
下面我们来分别讲讲每个种类的概念是什么以及什么样的信息可以用这些形式来表达。
层次树状结构：在过去很长一段时间里，当人们认为自身限于世界的自然秩序之中，以上帝为最顶层，而开端自上而下的发展，这是基于亚里士多德的本体。从以下的图之中我们就可以看到这种直接的层级关系。
随着时间的推移，从树干的分支结构为灵感的来源来表达分层的信息，每一个树枝都可以有效的传递数据信息，至此逐渐变为主要的交流工具和手段，用来描述不同的结构系统。而我们平时设计中用到的mind
map就是树状结构的一种变形。
另外一种变形其实我们更为熟悉。在上面的这些几何形态各异的分析图中，其核心依然是不同层级的表达，只不过从树干树枝简化成为几何形体的线性分支或块状分割。
网状联系结构：顾名思义,网状联系结构的可视化系统中，关键的是其中的联系。或者换句话说,各个元素之间的连接系统,网络系统。
有一个在社会学中研究的特别好的例子说法就是，社会网络分析的重点其实是在人与人之间，而不是在人本身。传统的社会科学研究方法,其实是调查关注个人和它们的属性(例如:性别、年龄、收入)。但现在系统化的科学研究是关注连接,结合个人在一起,不仅仅在人本身的品质或能力。这种关注点从属性数据到关系型数据的转变，显著影响着我们如何收集数据,如何寻找参考项,和对这些信息的分析方法。而我们在收集到类似的人、场地、行为的信息时，其实也是在找寻中间的联系，来找到矛盾的断裂点，从而找到设计策略的突破。
时间线与流程结构：时间是一个抽象的概念，因此，它其实并不是固有的视觉。大部分时间我们使用的术语是基于我们的具体经验的空间和物理环境。
对于这一理论，有学者解释说,我们使用的表达式来描述时间的经历的方法其实更多的是“容器”和“移动对象”的概念。时间的衡量我们通常会分解成一个既有的对象或目的等，走向我们所花费的时长。对于建筑学来说，特定的时间段所在场域中发生的行为，正好是承载我们设计方案的根源。
所以对于建筑学的学生来说，分析图为什么不会画，其实是对自己调研的内容和数据没有一个本质的分析。这也是导致大家的图面过于单一，前期调研的内容与实际设计方案断层的主要原因之一。熟练运用这些逻辑来分析才是画好分析图的关键。
数据可视化是什么意思
数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，通过商业智能BI将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，制作商业智能BI中的可视化报表，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。
数据可视化-派可数据商业智能BI
数据可视化有什么好处
1、让数据更容易被消化
我常和人开玩笑，不是我们选择用可视化来处理数据，而是大脑这个处理器更善于处理图像信息，能够用图表迅速消化信息，这就让商业智能BI数据可视化天然就有更好地适配效果，能最大程度发挥大脑处理器的能力。
数据分析-派可数据商业智能BI
2、让数据更容易传达信息
数据可视化分析人员运用图像化手段，可以将大段数据放置到小小的图表中，精简了内容，让数据传达更加简洁，分析人员在用商业智能BI制作可视化报表时还可以通过丰富的图表、多样的配色，让数据显现差异，观看起来更顺畅，更加直观。
3、让数据更容易展现逻辑
通过在商业智能BI中实现数据可视化，分析人员可以通过柱形图、折线图等展现数据趋势的变化，也就是数据之间的逻辑性。不仅是趋势，饼图可以展现数据占总量百分比，散点图可以展现数据相关性……这些都让数据富有逻辑，更好地展现数据分析结果。
数据分析-派可数据商业智能BI
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