可视化分析论

可视化分析是信息可视化和科学可视化领域的产物，侧重于交互式可视化界面促进的分析推理。

可视化分析是由交互式视觉界面促进的分析推理科学。 它可以解决某些问题，这些问题的规模、复杂性以及对紧密耦合的人机分析的需求可能会使它们难以处理。 可视化分析推进了分析推理、交互、数据转换和计算和可视化表示、分析报告和技术转换方面的科学和技术发展。 作为一项研究议程，视觉分析汇集了来自计算机科学、信息可视化、认知和感知科学、交互设计、图形设计和社会科学的多个科学和技术社区。

可视化分析将新的计算和基于理论的工具与创新的交互技术和视觉表示相结合，以实现人类信息对话。 工具和技术的设计基于认知、设计和感知原则。 这种分析推理科学提供了推理框架，人们可以在此框架上构建用于威胁分析、预防和响应的战略和战术可视化分析技术。 分析推理是分析师应用人类判断从证据和假设的组合中得出结论的任务的核心。

可视化分析与信息可视化和科学可视化有一些重叠的目标和技术。 目前对于这些领域之间的界限尚无明确共识，但从广义上讲，这三个领域可以区分如下：

• 科学可视化处理具有自然几何结构的数据（例如 MRI 数据、风流）。
• 信息可视化处理抽象数据结构，例如树或图。
• 可视化分析特别关注将交互式视觉表示与基础分析过程（例如，统计程序、数据挖掘技术）相结合，以便可以有效地执行高级、复杂的活动（例如，意义形成、推理、决策制定 ).

可视化分析试图将信息可视化技术与数据计算转换和分析技术结合起来。 信息可视化构成了用户和机器之间直接界面的一部分，通过六种基本方式增强了人类的认知能力：

• 通过增加认知资源，例如通过使用视觉资源来扩展人类的工作记忆，
• 通过减少搜索，例如通过在小空间中表示大量数据，
• 通过增强对模式的识别，例如当信息按时间关系在空间中组织时，
• 通过支持对关系的简单感知推理，而这些关系在其他方面更难归纳，
• 通过对大量潜在事件的感知监测，以及
• 通过提供一种可操作的媒介，与静态图表不同，它可以探索参数值的空间

信息可视化的这些功能与计算数据分析相结合，可以应用于分析推理以支持意义建构过程。

可视化分析是一个多学科领域，包括以下重点领域：

• 分析推理技术使用户能够获得直接支持评估、规划和决策的深刻见解
• 以支持可视化和分析的方式转换所有类型的冲突和动态数据的数据表示和转换
• 支持分析结果的制作、展示和传播的技术，以便在适当的背景下向各种受众传达信息。
• 视觉呈现和交互技术利用人眼进入大脑的宽带宽通路，让用户可以同时查看、探索和理解大量信息。

分析推理技术是用户获得直接支持情况评估、规划和决策制定的深刻见解的方法。 可视化分析必须以分析师有限的时间投入来促进高质量的人类判断。