可視化分析論

可視化分析將新的計算和基於理論的工具與創新的交互技術和視覺表示相結合，以實現人類信息話語。 工具和技術的設計基於認知，設計和感知原則。 這種分析推理科學提供了推理框架，人們可以構建戰略和戰術可視化分析技術，用於威脅分析，預防和響應。 分析推理對於分析師應用人類判斷以從證據和假設的組合得出結論的任務至關重要。

可視化分析與信息可視化和科學可視化有一些重疊的目標和技術。對這些領域之間的界限沒有明確的共識，但從廣義上講，這三個領域可以區分如下：

1.科學可視化處理具有自然幾何結構的數據。

2.信息可視化處理抽象數據結構，例如樹或圖。

3.可視分析尤其涉及將交互式可視表示與基礎分析過程（例如，統計過程，數據挖掘技術）耦合，使得可以有效地執行高級複雜活動（例如，感覺製作，推理，決策制定）。

可視化分析旨在將信息可視化技術與計算轉換和數據分析技術相結合。 信息可視化構成了用户與機器之間直接接口的一部分，以六種基本方式放大了人類的認知能力：

1.通過增加認知資源，例如通過使用視覺資源來擴展人類的工作記憶，

2.通過減少搜索，例如在小空間中表示大量數據，

3.通過加強對模式的識別，例如當信息按時間關係在空間組織時，

4.通過支持容易感知推理的關係，否則更難以誘導，

5.通過對大量潛在事件的感知監控

6.通過提供可操作的介質，與靜態圖不同，可以探索參數值的空間

這些信息可視化功能與計算數據分析相結合，可應用於分析推理，以支持感知製作過程。

可視化分析是一個多學科領域，包括以下重點領域

1.分析推理技術，使用户能夠獲得直接支持評估，計劃和決策的深入見解。

2.數據表示和轉換，以支持可視化和分析的方式轉換所有類型的衝突和動態數據。

3.支持分析結果的生成，呈現和傳播的技術，以便在適當的環境中向各種受眾傳達信息。

4.可視化表示和交互技術[利用人眼的寬帶路徑進入頭腦，允許用户一次查看，探索和理解大量信息。

數據表示是適合於基於計算機的轉換的結構化表單。 這些結構必須存在於原始數據中，或者可以從數據本身中導出。 他們必須儘可能地保留原始數據中的信息和知識內容以及相關背景。 對於可視分析工具的用户來説，底層數據表示的結構通常既不可訪問也不直觀。 它們通常比原始數據更復雜，並且不一定比原始數據更小。 數據表示的結構可能包含數百或數千個維度，並且對於人來説是難以理解的，但它們必須可轉換為低維表示以進行可視化和分析。

可視化表示將數據轉換為可見形式，突出顯示重要特徵，包括共性和異常。 這些可視化表示使用户可以輕鬆快速地感知其數據的顯着方面。 通過視覺表徵以感知推理來增強認知推理過程，使得分析推理過程變得更快，更集中。