数据可视化 Data Visualization 和信息可视化 Infographics 是两个相近的专业领域名词。 狭义上的数字可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息图形（信息可视化）则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。 广义上数据可视化是信息可视化其中一类，因为信息是包含了：数字和非数字的。 从原词的解释来讲：数据可视化重点突出的是”可视化”,而信息可视化则重点是”图示化”。 整体而言：可视化就是数据、信息以及科学等等多个领域图示化技术的统称。 数据可视化起源于1960s计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
而我们熟悉的那些饼图、直方图、散点图、柱状图等，是最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础和常见应用。作为一种统计学工具，用于创建一条快速认识数据集的捷径，并成为一种令人信服的沟通手段。传达存在于数据中的基本信息。所以我们可以在大量PPT、报表、方案以及新闻见到统计图形。
但最原始统计图表只能呈现基本的信息，发现数据之中的结构，可视化定量的数据结果。面对复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，数据可视化面临处理的状况会复杂得多。
一般包括数据的采集、分析、治理、管理、挖掘在内的一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的还是允许交互的。然后由工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。包括建模方法、处理大规模数据的体系架构、交互技术、放大缩小方法等。动画工程师考虑表面材质、动画渲染方法等，交互设计师也会介入进行用户交互行为模式的设计。
大型的数据可视化作品或项目的创建，需要多领域专业人士的协同工作才能取得成功，尤其是BI商业智能。人类能够操纵和解释如此来源多样、错综复杂跨领域的信息，其本身就是一门艺术。
讲透上述内容，读者就明白为何是使用EXCEL来完成数据可视化的了 。
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文章不错《数据可视化的概念的理解数据可视化》内容很有帮助