Visualization, as a discipline in computer science, is a rather
young field of study. The field has made many advances over the
past 25 years through tremendous basic and application-driven
research efforts, and also successfully transferred some of these
advances into products and services for data-intensive
applications. Visualization as a problem-solving and knowledge
discovery tool has become even more important as we enter the Big
Data era. Its applications grow from scientific computing,
engineering design, biomedicine, cyber security, and intelligence,
to social science, transportation studies, and commerce.
Visualization will be considered a basic skill, and will likely
become part of the standard curriculum in science and
engineering.
There is clearly a fast-growing interest in visualization as a
discipline, a technology, or a practice. Over the years, I have
been asked by many to suggest readings in visualization.So far, no
book has ever managed to provide a comprehensive overview of the
field,since even the good ones focus on a subarea of visualization,
typically reflecting the author’s research endeavors. A
visualization textbook is definitely needed. I know a few other
book projects are underway, but this book is by far the most
comprehensive one I have seen. It provides a fairly complete
introduction to essential topics in visualization,as well as
information on where the field is today, effectively serving the
needs of both practitioners and future researchers in the field. As
the field evolves rapidly to cope with demands from new
applications and exploiting Big Data, I believe the authors will
update the content regularly to reflect the latest and greatest
developments in the field,which will make this book a lasting,
valuable resource.
While visualization has become an active area of study and practice
in the United States and Europe, visualization research and
education in Asia would benefit from increased promotion and
development. Thus, the publication of this textbook is timely. I
praise the dedicated effort of Professor Wei Chen and his
co-authors in creating this book, which will help accelerate
visualization education, research, and practice in China and other
Chinese-speaking countries. I hope to see this book translated into
other languages. It will then become an important reference in the
field of visualization. I found the book very informative and easy
to read. I believe you will enjoy reading it.
Kwan-Liu Ma
Davis, CA
September 20, 2013
浙江大学计算机辅助设计与图形学（CADCG）国家重点实验室陈为教授来电话，请我为他的新作《数据可视化》作序。陈为教授是我的老同事，也是我们实验室可视化方向的带头人。现在他有新作出版，请我作序是对我的尊重，我哪有不懂之理。然而我犹豫了。我坦率地告诉他，我怕完不成任务，因为我已退休多年，不再跟踪学科前沿多年。陈为说，他把书稿链接发给我，请我浏览以后再作定夺。我在浏览了《数据可视化》的内容简介、前言、目录和第1
章后，深感全书内容十分丰富，架构严谨，是我国学界和业界急需的一本好书。陈教授在信里还写道：“可否请您从可视化在中国的发展历史、现状、未来为这本书写一个序言，作为对我们的鼓励。”读信后，我感到我写不出现状和未来，写点我经历过的事情，以及谈点作为过来人的体会和建议还是可以的，同时我感到作为可视化领域的一名老兵面对《数据可视化》这样一本可视化新作、好书，又有爱不释手和责无旁贷之感，当即决定试试。
“可视化”或它的全称“科学计算可视化”（Visualization in Scientific
Computing，缩写为ViSC）一词是在1987
年根据美国国家科学基金会召开的“科学计算可视化研讨会”内容撰写的一份报告中正式提出的。在短短20
余年历史中，科学计算可视化发展成为一个十分活跃的研究领域，新的研究分支不断涌现，如出现了用以表示海量数据不同类型及其逻辑关系的信息可视化技术，以及将可视化与分析相结合的可视分析学研究方向。现在又有了把“科学计算可视化”、“信息可视化”和“可视分析学”这三个分支整合在一起的新学科“数据可视化”。这是可视化研究领域的新起点，必将进一步促进学科交叉与融合，进一步扩大应用领域的发展，进一步提高应用水平。可以预期，这波数据可视化研究新浪潮必将推动可视化学科研究和应用向更宽、更深、更高的方向发展。事实上，这既是学界和业界的责任，也是广大用户的期待，因为现有的可视化技术还远远满足不了用户的期望。我举一个亲身体验来说明我的这个论断。去年8
月我的小孙女出生，面对可爱的小脸，脑海里不由得回忆起3
个月前看到儿子发来的那张胎儿超声波三维影像时留下的印象：紧闭的双目，高额头和大鼻子。今天小天使虽然依然双目紧闭，依然是高额头，但鼻子一点也不大，反而显得小巧、可爱，加上时张时合的小嘴，这张真实的小脸与那张高科技三维图像相比不知要漂亮多少倍。这个事实说明，今天的超声波三维成像技术离用户期望水平还相去甚远。我们全家在感谢今天科技进步让我们提前3
个月看到了小孙女的真容的同时，也期望科学家们早日提供逼真的胎儿三维影像。
应该说，我们国家可视化方向的研究工作起步还是比较早的。国家自然科学基金委将科学计算可视化列为“八五”重点资助项目，国家科委也将其列为基础研究专门项目给予资助。国内一批图形学研究中心，如浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室、清华大学计算机系、中科院CAD
开放实验室和中科院软件所等单位在20
世纪90年代初相继开展了可视化方向的基础研究和应用研究。我们这一代人遇到的最大困难是信息闭塞，很多信息都是从国际学术交流中取得的。例如，我是在1991
年3 月至7 月在德国Encarnacao 教授领导的弗朗霍夫图形学研究所（FhG-IGD）作访问研究，在MartinGoebel
博士领导的可视化研究室工作时接触科学计算可视化研究方向的。我有幸与研究室内一批年轻博士一起工作4
个月为我奠定了从事可视化学科的基础。回国后我在浙江大学CADCG
国家重点实验室大力倡导，并组织年轻教师和博士生开展可视化方向的研究工作，很快出现了一批较高水平的研究成果，影响并推动了可视化研究方向在国内普及。基于可视化方向的广泛应用背景，我们从1993
年9 月起在浙江大学为全校理工科硕士和博士研究生开设“科学计算可视化”全校性选修课。1995 年4 月23 日至27
日由我们实验室牵头举办了虚拟现实与科学计算可视化国际研讨会（International Workshop on
VR-ViSC）。同时为国内青年学者和学生举办同名高级研讨班，请出席国际研讨会的一批国内外著名学者为国内高级研讨班学员作报告，取得了很好的效果。这应是我国第一次举办VR-ViSC
专题国际研讨会和同名国内高级研讨班，让国外学者有机会了解我国学者在这个领域的研究成果，也让国内学者和学生有机会接触世界一流学者。我想借此机会向Encarnacao
教授表示我们最诚挚的谢意，是他帮助我们解决了国外学者来华的费用。欧洲学者费用是他出面向欧盟申请的，北美加拿大和美国学者来华费用也是Encarnacao
教授出面通过他的老朋友Larry L. Rosenblum 教授向美国国家科学基金会申请的。Larry
是美国海军研究生院教授，曾任美国国家科学基金会计算机学部主任。直到2006 年4 月16 日我的一批国外老朋友应邀参加我的70
岁生日庆祝大会，几位老朋友到我的新居做客，其中就有Larry，这是他第一次访问中国。我如此冗长地介绍1995
年研讨会和一批国外老朋友无非是想强调国际学术交流的重要，以及强调国外一流学者的敬业精神值得我们永远学习。1996 年9
月由石教英、蔡文立等编著的《科学计算可视化算法与系统》一书由科学出版社出版。这应是我国学者编著的第一本可视化教材，曾在国内高校应用多年，遗憾的是至今没有更新再版。计算机类教科书哪有十几年不更新的，早该淘汰了。
我除了欣赏《数据可视化》一书内容翔实、架构严谨、图表精美外，我更欣赏和看重的是本书前言里列出的执笔者，也就是作者名单。这张名单清晰地表明各个章节的作者姓名。我欣赏的就是这种既强调知识产权保护，又明确文责自负的做法。我一直认为我国知识产权保护不力是制约我国科技创新的罪魁祸首！我欣赏陈为教授严谨的知识产权保护意识和实践。保护知识产权从我们每个科技工作者做起当然是应该的，但我更希望我国各级?科技主管重视知识产权保护对我国科技创新的影响问题，也希望各级行政执法主管严格执法，严格保护知识产权。更希望中央媒体能像报道全国道德模范一样报道一批因知识产权而致富的知识分子实例。我想一旦知识产权可以致富意识深入人心，榜样的力量就将是无穷的。
最后请容许我再向青年学者说几句心里话。你们从事的可视化研究领域属应用基础研究范畴，具有很强的应用性，因此希望你们重视应用研究，做有用的研究，多与产业界联系；不要随波逐流跟着考核指挥棒走，一味追逐论文数、奖项数和科研经费数；学术评价标准是影响力，而不是这个数那个数，分学术影响力和产业影响力两类：学术影响力看的是发表的学术论文级别，真正有影响力的论文只有顶级论文，能产出顶级论文的只有少数人，且只能在其创造力旺盛的有限岁月才有可能发表顶级学术论文；产业影响力是看你的成果在产业界的应用效果，所有有真才实学的人都能有所贡献，且可能是终生都会有所贡献。你可能会说没有论文，拿不到博士学位，升不了职称，没有科研经费无法带研究生，等等。是的，这里就有个度以及你的看法问题，这就是先贤王阳明先生说的“良知”（我们对事物的最初反应，也是我们本性的表现）；王阳明还提出“致良知”说，就是指我们应该遵从自己的良知而行，即将良知付诸实践。因此，这是一个复杂而又现实的问题，我前面说了“不要随波逐流”，现在又说要“致良知”，即要按自己想清楚的去做，一句话就是：要独立思考，不要随大流。
东拉西扯地写了一大堆，请陈教授谅解，也请诸位读者谅解。
石教英
浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室
2013 年9 月11 日
数据的采集、提取和理解是人类感知和认识世界的基本途径之一，数据可视化为人类洞察数据的内涵、理解数据蕴藏的规律提供了重要的手段。
随着数据时代的来临，大数据的分析、挖掘与可视化已经成为信息技术发展的迫切需求。面对当前科学可视化、信息可视化、可视分析研究和应用的新形势，需要发展新的复杂数据的处理、分析与可视化方法，并围绕实际科学和社会问题的求解设计高效的人机交互界面。目前，国内急需面向信息时代中各类数据特性和应用领域介绍数据可视化基本理论与方法的工具书。
本书从研究者的视角，介绍了数据可视化的定义、方法、功效和实用软件，可作为初学者入门的向导，是有关科研和教育人员从事可视化研究和开发的一本实用的参考书。全书共有16
章，分为4 篇：基础篇、时空数据篇、非时空数据篇和用户篇。
基础篇（第1~4 章）阐述数据可视化的基础理论和概念，从人的感知和认知出发，介绍数据模型和可视化基础。第1
章阐述可视化的定义、作用和发展历史，给出数据可视化的现代意义和分类。第2
章详细介绍视觉感知和认知的基本原理、颜色模型和可视化编码原则。第3
章介绍数据模型、数据定义、数据组织与管理、数据分析与挖掘等基本概念。第4
章阐述数据可视化基础，包括可视化流程、图形符号、视觉变量和评估方法等内容。根据数据的时空特性，数据可分为时空数据和非时空数据。
时空数据篇（第5~8
章）介绍含有空间坐标或时间信息的数据的可视化方法，此类数据通过测量仪器在真实物理空间中采集或由科学计算模拟生成。空间数据可分为标量、向量和张量三大类。第5
章介绍空间标量场数据可视化，主要涵盖一维、二维和三维空间的标量场数据。第6 章介绍含有地理信息的空间数据的可视化技术。第7
章介绍大尺度或随时间变化的空间标量场数据的可视化解决方案和挑战，空间向量场和张量场数据的可视化方法，多变量空间数据场的可视化。第8
章关注带有时间信息的数据可视化，包括时间属性可视化、多变量时变型数据可视化和流数据可视化。
非时空数据篇（第9~12 章）描述非结构和非几何的抽象数据的可视化，这类数据既存在于真实物理空间，也存在于社会空间和网络信息空间。第9
～ 12
章分别介绍层次结构数据可视化、文本数据可视化、跨媒体数据可视化和复杂高维多元数据可视化。特别地，非时空数据具有高维、大尺度、异构、复杂等特点。第12
章介绍最新的有关复杂高维多元数据可视化的方法，处理对象包括多变量非结构化数据、大规模数据、异构数据和不确定性数据等。
用户篇（第13~16 章）介绍实际应用中各类数据可视化需采用的共性、技术和工具以及具体的应用系统。第13
章介绍可视化中的交互方法，包括交互准则、交互分类和相关技术。第14
章介绍可视化评测，阐述可视化评测的因素、方法、流程和具体实例。第15章介绍面向科学计算、生命医学、网络安全、商业智能和金融等领域的可视化技术。第16
章介绍可视化系统，包括应用系统、数据资源、开发工具和全球重要的可视化研究小组等信息。
本书作者
于2013 年6 月
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