1大数据可视化

大数据概念： 

数据量大（volume）

变化速度快（Velocity）

数据类型多样化（variety）

价值密度低（value）

数据可视化

科学可视化

信息可视化

知识可视化

思维可视化

可视化分析

数据可视化7步：

获取，分析，过滤，挖掘，表示，修饰，交互

原始数据得转换：获取、分析、过滤、挖掘

数据得视觉转换：表示和修饰

界面交互：交互

数据存储&＃8211;数据库与数据仓库

数据分析&＃8211;数据挖掘

格式塔理论

接近原则

相似原则

闭合原则

连续原则

简单原则

概念模型：

工程师和设计师设计的操作接口。

心智模型:

重点在用户的心理状态，是人对系统运作的一种内在认知过程。用户在与接口，既概念模型的交互中逐渐理解系统，学会操作，这种认知过程就是形成心智模型的过程。

数据可视化的交互设计

达到可用性目标需要工程师和设计师对数据类型、结构、特点等有深入透彻的理解，实现用户体验目标则是一个不断完善的和深化的过程，需要很好地理解用户的心智模型并坚持始终以此为标准。

数据可视化界面：

交互操作是和元素直接进行

借助与界面上的工具