1.什么是数据可视化？

通俗地说，数据可视化就是“你给我一些数据，我给你一些图片”。更学术地说，就是一个把信息映射成视觉效果的过程。

2.数据可视化的作用有哪些？

记录信息、分析推理、信息传播与协同

3.数据可视化发展面临的问题有哪些？

A．数据规模大，已超越单机、外存模型甚至小型计算集群处理能力的极限，而当前软件和工具运行效率不高，需探索全新思路解决该问题。

B．在数据获取与分析处理过程中，易产生数据质量问题，需要特别关注数据的不确定性。

C．数据快速动态变化，常以流式数据形式存在，需要寻找流式数据的实时分析与可视化方法。

D．面临复杂的高维数据，当前的软件系统以统计和基本分析为主，分析能力不足。

E．多来源数据的类型和结构各异，已有方法在非结构化、异构数据方面支持不足。

4.数据可视化未来的发展方向有哪些？

A．可视化技术与数据挖掘将联系更紧密。

B．可视化技术与人机交互将联系更紧密。

C. 可视化与大规模、高维度、非结构化数据将联系更紧密。

1.简要说明格式塔原则。

格式塔原则最基本的法则是简单精炼法则，它认为在观察时，人们会用一种常规的、简单的、相连的、对称的或有序的形式来感知和解释模糊不清或复杂的图像。格式塔原则又被称为完图法则。包括：接近原则、相似原则、闭合原则、连续原则。

2.简要画出数据可视化的流程。

数据采集——数据处理——变换——可视化映射——用户感知

3.简述数据可视化设计的基本原则。

数据筛选；数据到可视化的直观映射；视图选择与交互设计；美学因素；可视化的隐喻；颜色与透明度

4.比较并归纳出数据可视化中各基本图表的使用场合。

原始数据绘图：用于可视化原始数据信息的直观呈现。

简单统计值标绘：用于显示一组数据分散情况的统计图。

多视图协调相关：将不同类型的绘图组合起来，提升用户对数据的模式识别能力。

5.可视化工具有哪些类型？简要描述各自的代表性产品。

入门级工具：Excel

信息图表工具：D3.js、Flot、Tableau

地图工具：ModestMaps、Leaflet、Openlayers、Quanum GIS

高级分析工具：Processing、NodeBOX、R、Python、Weka

1.有哪些时间数据的现实应用？

天文观测数据、气象图像、临床诊断记录

2.什么是连续型数据？离散型数据？

连续型数据：任意两个数据点之间可以细分出无限多个数值，它表现的是不断变化的现象。

离散型数据：又称为不连续数据，在任何两个数据点之间的个数是有限的。

3.柱形图与折线图都可以反映数据随时间的变化，那么两者有何区别？

折线图：用直线段将各数据点连接起来而组成的图形，以折线方式显示数据的变化趋势。

柱形图：又称条形图、直方图，是以宽度相等的条形高度或长度的差异来显示统计指标数值多少或大小的一种图形。

1.比例数据应用在哪些场合？

得到最大值、最小值和总体分布；关于其事件的一系列比值；一个图表中包含过多类别；随时间变化的数据；各个国家的层级关系；各个类别之间的比例关系；民意调查

2.比例数据可视化的形式？

饼图、环形图、堆叠柱形图、极块层级图

3.堆叠面积图的优点有哪些？

能够很好地呈现比例数据随着时间的变化情况，不仅可以看到整体的变化趋势，也可以看到其中每一类的变化情况。

1.数据的关联性与因果性之间的区别是什么？

关联性：事物之间有数据的重和性

因果性：有前因后果的要素组成

2.数据关联性在散点图中是如何体现的？

如果变量之间不存在相互关系，那么，在散点图上就会表现为随机分布的离散的点；如果变量之间存在某种相关性，那么大部分都数据点就会相对密集并呈现出某种趋势。

3.茎叶图和直方图之间的区别是什么？

直方图在本质上就是图形化的茎叶图

1.文本可视化流程是什么？

原始文本、文本信息挖掘、视图绘制、人机交互

2.文本信息分析有哪些方法？

向量空间模型、主题抽取

3.文本信息可视化包括哪些方面？

文本内容可视化、文本关系可视化、文本多特征信息可视化

1.什么是复杂数据？复杂数据大概分为哪几种类型？

复杂数据：在很多情况下不确定数据的属性是否独立。

类型：高级多元数据、非结构化数据、不确定性数据

2.非结构化数据可视化方法有哪些？试着列出几种。

基于并行的大尺度数据分辨率可视化；

分而治之的大尺度数据分析与可视化

3.不确定性数据可视化方法有哪些？并对这些方法进行比较。

方法：图标法、几何体表达法、视觉元素编码法，动画表达法

可视化方法

优势

不足

图标法

简单、方便理解

容易产生视觉混乱的问题

几何体表达法

形象、直观、可编码高维度的不确定性

易污染原有的确定性数据的可视化数据的可视结果

视觉元素编码法

可帮助用户迅速定位可视化结果中的不确定性所在的区域和大小

需要精心选择视觉元素有效地表达不确定性

动画表达法

可帮助用户更加生动、形象地理解不确定性，提供了更高的自由度调节可视化结果

理解曲线较长，易引起疲劳

1.数据可视化的交互设计原则有哪些？

亲密性原则、对齐原则、对比原则

2.数据可视化的设计流程是什么？

了解需求——可视化设计——指标计算——前端开发

1.列举数据可视化技术在科学领域的相关案例。

医学图像处理、天文研究、气象预报、石油勘探、航天航空

2.结合京东、淘宝等购物平台说明数据可视化技术在电商行业所起的作用。

A．方便购物平台后台加强风控与实时监管

B．帮助电商企业跨数据源整合数据

C．快速进行数据分析挖掘，分析顾客需要

D．帮助企业决策者制定精准的营销策略，提高企业的竞争力