数据分析师们的不可不读的信息图与数据可视化图书 博客分类： 新书预告读者点评/专家导读 数据可视化信息图

信息图（Infographics）和可视化（Visualization）的区别

基于数据生成的信息图（infographics）和可视化（visualization）这两者在现实应用中非常接近，并且有时能够互相替换使用。但是这两者的概念其实是不同的，到底什么是区分这两者的关键？可视化是指那些用程序生成的图形图像，这个程序可以被应用到很多不同的数据上。信息图是指为某一数据定制的图形图像，它往往是设计者手工定制的，只能应用在那个数据中。这个区别点听起来似乎是显而易见的，而在实际中，这两者之间的界限却往往难于区分。很多人都会把这两者混淆起来，犯指鹿为马的错误。

与具体的，自解释性的信息图不同的是，可视化则是普适的，比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。有时候可视化程序甚至可以应用在它并不适合的数据上，但是程序本身不能告诉使用者这点。可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上，并且通过可视化结果图象理解新数据。但是选择适合数据的可视化技术却依赖于用户个人的经验和运气。所以说，与针对已知特定数据进行图示设计的信息图绘制相比， 用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据，而普适性的可视化技术本身并没有解释数据的功能。（本部分内容来自果壳网）

数据可视化及信息图形可以让复杂的数据集变得明了易懂。通过将数据和统计结果图形化，复杂的概念和信息可以在更短时间内呈现更多含义。

大部分数据可视化处理的对象是具体的数据或统计结果。另一些则致力于表现无形的话题，为抽象概念提供可视化的展现。一般来说，前者的表现形式多为图示或图表，而后者则往往更富创造与想象力。

可视化与信息图对比

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