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数据可视化主要旨在借助于 图形化手段 ，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语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[7]。

数据可视化的融合方案包括组合多种类型的可视化或数据源，以提供更全面和更有洞察力的数据视图。这种方法可以帮助突出在通过单个镜头查看数据时可能难以辨别的关系和模式。

例如，数据可视化的融合方案可以包括将折线图和散点图相结合，以显示两个变量如何随着时间的推移而相关。通过将散点图覆盖在折线图的顶部，可以看到随时间的趋势以及对该趋势有贡献的单个数据点。

用于数据可视化的融合方案的另一个示例可以包括组合来自多个来源的数据，例如电子表格和地理信息系统（GIS）。通过将电子表格数据覆盖到GIS中的地图上，可以看到地理位置如何影响数据，例如客户的分布或疾病的流行率。

融合方案对数据可视化的价值和意义在于它们能够揭示通过单一视角观察数据可能不明显的见解和模式。通过组合不同类型的可视化或数据源，可以对数据有更全面、更细致的理解。这反过来又可以导致更好的决策和更有效的解决问题。

数据可视化的融合方案也可以帮助以更容易访问和直观的方式交流复杂的想法或关系。通过各种可视化或格式呈现数据，可以吸引更广泛的受众，帮助他们理解和解释数据。这在公共卫生或环境科学等领域尤其有价值，在这些领域，有效地交流数据可以对公共政策和决策产生直接影响。

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