很多人认为数据可视化非常简单，无非是输入几组数据，生成简单的条形图、直线图等等。然而，这未免有点管中窥豹。其实数据可视化大致可分为信息可视化、科学可视化和可视化分析三大类，刚才提到的简单图表只是信息可视化中最常见的几种。一旦数据量增大，可视化目标改变，可视化系统的复杂度可能就会超出我们的想象。本文中涉及到的可视化流程模型适用于信息可视化和科学可视化。可视化分析的流程模型略有不同，本文暂时不进行讨论。

通用的可视化流程

做任何事都有一个流程，可视化也不例外。

数据可视化流程总览

一图以蔽之。可视化整体可分为三步：分析-处理-生成。

一、分析

进行一个可视化任务时，我们首当其冲的当然是要分析，分析又分为三部分：任务、数据、领域。

首先我们要分析我们这次可视化的出发点和目标是什么。我们遇到了什么问题、要展示什么信息、最后想得出什么结论、验证什么假说等等。数据承载的信息多种多样，不同的展示方式会使侧重点有天壤之别。只有想清楚以上问题，才能确定我们要过滤什么数据、用什么算法处理数据、用什么视觉通道编码等等。

其次我们要分析我们的数据，这是至关重要的一步。因为每次可视化任务拿到的数据都是不同的，数据类型、数据结构均有变化，数据的维度也可能成倍增加。抽象的数据类型如何对应现实中的概念，不同的数据类型如何进行视觉编码，这些我们在下一篇数据模型中进行介绍。

最后我们针对不同的领域，也要进行相应的分析。毕竟术业有专攻，可视化的侧重点要跟着领域做出相应的变化。

二、处理

处理可以分为两部分：对数据的处理和对视觉编码的处理。

1.数据处理

在可视化之前我们要对数据进行数据清洗、数据规范、数据分析。

数据清洗和规范是必不可少的步骤。首先把脏数据、敏感数据过滤掉，其次再剔除和我们目标无关的冗余数据，最后调整数据结构到我们系统能接受的方式。

数据分析中最简单的方法当然是一些基本的统计方法，如求和、中值、方差、期望等等；复杂的方法有数据挖掘种的各种算法，这是又一个领域了，在此不赘述。

最后的可视化结果中我们肯定不可能把所有的数据统统展示出来，于是又涉及到包括标准化（归一化）、采样、离散化、降维、聚类等数据处理的方法，这些概念之后可以单独写篇文章来介绍。

2.设计视觉编码

视觉编码的设计是指如何使用位置、尺寸、灰度值、纹理、色彩、方向、形状等视觉通道，以映射我们要展示的每个数据维度。这里看不懂没关系，第三篇视觉编码中会详细介绍。

三、生成

这个阶段基本上就是把之前的分析和设计付诸实践数据可视化参考文献，在制作或写代码过程中，再不断调整需求、不断地迭代（有可能要重复前两步），最后产出我们想要的结果。

其它可视化流程 线性模型

1990 年 Robert B. Haber 和 David A. McNabb 提出的数据可视化流程已经非常先进：

Haber, R. B. and McNabb, D. A. Visualization idioms: A conceptual model for scientific visualization systems, 1990.

这个处理模型非常先进，整个流程是线性的。它把数据分成五大阶段，分别要经历四个流程数据可视化参考文献，每个过程的输入是上一个过程的输出。从图上看非常直观，很好理解。

嵌套模型

另一种模型是嵌套模型：

Munzner T. A Nested Process Model for Visualization Design and Validation[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2009, 15(6):921-8.

嵌套模型的上半部分基本上就是我们之前说的分析、处理两步，下半部分是对可视化结果的各类验证。本质上就是一个验证加迭代的过程。我们知道很多事都不是一蹴而就的，需要不断迭代，所以有人提出了循环模型。

循环模型

Stolte C, Hanrahan P. Polaris: a system for query, analysis and visualization of multi-dimensional relational databases[C]// IEEE Symposium on Information Visualization. 2000:5-14.

Wijk J J V. The Value of Visualization[C]// Visualization, 2005

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