维基百科：可视化是指用于创建图形、图像或动画，以便交流沟通讯息的任何技术和方法。在历史上包括洞穴壁画、埃及象形文字等，如今可视化有不断扩大的应用领域，如科学教育、工程、互动多媒体、医学等。
数据可视化对于我们而言都有哪些作用呢，为什么我们倾向于将表中的数据使用图像来展现？
有助于人眼接收信息
人眼是一个高带宽的巨量视觉信号输入并行处理器，具有很强的模式识别能力，对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级，且大量视觉信息的处理发生在潜意识阶段，被称为先意识处理。例如大脑会倾向于把一个复杂的物体解析成较为简单的物象来理解，从而降低认知负荷。著名的视觉设计格式塔原则便是利用了人类在视觉感知上的各种倾向性。总的来说，基于人眼的特殊性，我们可以认为可视化的含义是“生成符合人类感知”的图像，从而使人类更有效地接收信息、形成结论并传播知识。
视觉设计格式塔原则示例
有助于探索性分析
探索性数据分析是利用各种技术手段探索数据内部结构和规律的一种数据分析方法和理念。其目的通常为理解数据并找出其中值得关注或有价值的信息，即将“数据’转换为“知识”的过程。
在探索性数据分析过程中，用户是行为的主体，通过将数据可视化后使得视觉感知器官更好地获取信息、编码并形成认知，在数据可视化交互分析过程中获取解决问题的方法，或找到相关问题的原因。探索性分析是数据分析师工作的重点之一，通过将数据转换为图像，化繁为简，激发深度思维，再进一步使用搜索、过滤、联动、上卷、下钻等操作辅助探索数据中有价值的信息。
你有大量的数据可用，而且数据源始终在增长。过去几年里的每一个星期里，都会有一篇文章讲述数据洪流以及淹没其中的危险。数据存储费用越来越便宜，而且可以无限存储，这就意味着会“游泳”的人能得到更多的快乐。他们面临的挑战就是学习如何潜得更深。——《数据之美》
有助于解释性分析
解释性分析是指主体将已经发现的精华信息抽象出来，再通过展示、描述、沟通、演讲等方式向其他对象传递的过程。
《数据之美》书将可视化定义为一种媒介，你可以通过可视化展示超势、对比、离散值等图像来帮助他人“看到数据”，帮助接受解释性分析的人注意到他们从来没有想到会看到的内容。另外，古老的象形文宇、丰富的壁画、历史交通运输图、行军图、人口统计图等历史图像，可以为人们解释一些过去的人、事和文化，成为我们了解历史、了解祖先的重要途径之一。
可视化是一种表达数据的方式，是对现实世界的抽象表达。它像文字一样，为我们讲述各种各样的故事。——《数据之美》
场景应用示例
场景：去年工单处理部门开除了一些人，并且决定不进行新的招聘。你被问到来年的招聘需求，也正在思考是否要多招一些人。首先，你想要了解去年解雇那些人对团队整体生产力的影响。你绘制了月度的新增工单以及去年处理工单的趋势，发现有证据表明人力不足的确导致了团队生产力的下降（探索性分析），并且将其改造成招聘需求的基础图表说明（解释性分析）。
参考资料：《数据可视化》《数据之美》《用数据讲故事》《新一代数据可视化分析平台建设指南》
