可视化与可视分析是近年来数据科学领域的一个热门话题，它是指通过图形化方式展示数据，帮助人们更好地理解和分析数据。可视化与可视分析在许多领域都有着广泛的应用，如金融、医疗、社交网络等。
可视化是一种强大的工具，它可以帮助人们更好地理解和分析数据。通过可视化，我们可以将复杂的数据转换为易于理解的图形，使得数据更易于理解。此外，可视化还可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而提高我们的决策能力。
可视分析的方法主要包括数据挖掘和机器学习技术，以及图形可视化技术。通过这些方法，我们可以从大量的数据中提取有价值的信息，并将其转换为直观的图形，以便更好地理解和分析。此外，我们还可以使用可视分析工具来帮助我们更好地分析和解释数据。
可视分析在许多领域都有着广泛的应用。在金融领域，可视分析可以帮助投资者更好地分析和预测市场趋势。在医疗领域，可视分析可以帮助医生更好地理解和分析病人的病情。在社交网络领域，可视分析可以帮助我们更好地理解社交网络的结构和动态。
随着大数据时代的到来，可视分析将会越来越重要。未来，我们将看到更多的可视化工具和算法的出现，帮助我们更好地理解和分析数据。同时，我们也期待着更多的研究人员和开发者投身于可视分析领域，推动这一领域的发展。
虚拟现实技术专业是一门普通高等学校本科专业，属计算机类，基本修业年限为四年。授予工学学士。该专业培养学生将虚拟现实专业知识和技能致用于相关产业、工程领域的应用实践能力。培养具有社会责任感、创新精神、实践能力、综合素质、跨学科的复合应用型人才。
1、仿真包括数值仿真和可视化仿真两大类；
可视化仿真分为平面可视化和三维可视化两大类；
三维可视化仿真又分为视景仿真和操作应用仿真两大类；
2、虚拟现实技术是采用以计算机技术为核心的现代高科技生成逼真的视、听、触觉一体化的特定范围内虚拟的环境。用户甚至可以使用必要的特定装备（如数字化服装、数据手套、数据鞋以及头盔、立体眼镜等），就可以自然的和虚拟环境中的客体进行交互,相互影响,从而产生亲临现场的感受和体验。
是包括仿真技术在内的一个大的范畴，而三维仿真系统是虚拟现实的一个子集。虚拟现实技术为准确的描述和再现、预现物理世界的任何的、真实的、从宏观到微观都有真实表现的、符合物理世界规则的事件；而三维仿真技术是模拟真实，以表现为主。
3、三维仿真技术属于虚拟现实范畴，但是虚拟现实技术（工具）属于多媒体技术范畴
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视域分析用于确定在某一视点或某范围内，对象的可见性以及可见范围的分析。
【应用案例】
视域分析在规划分析中应用较广泛，主要包括：
1、地标建筑在一定高度下，可视（被视）的范围分析
2、从点、线、面三个维度寻找游客的视域范围，进行观景设施布点（观景平台）
3、河流景观节点的选择，被视范围最大
4、两通信点的呼应、可视性
5、某段高速路可见核心景点的概率
6、火警瞭望塔可控范围，多少数量能满足全覆盖指定区域
虚拟现实战剧情介绍
本片讲述了有一群在线游戏的玩家，他们被邀请试玩一个有关于虚拟现实的游戏。Carl Anderson便是其中一员，在接到邀请后，他按照约定时间来到了虚拟游戏中心，这里位于大厦的二十五层，在这里他遇到了同时受邀前来参加游戏的其他成员，他们来自不同地区，有着不同职业，在简单的手续之后，他们换上了由特殊材料制成的游戏服装，在虚拟现实技术的带领下，他们仿佛进入了另一个世界，在惊讶于科技的同时，他们并不知道接下来又会有什么事情发生……
科学可视化、 信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。
广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。
1、科学可视化
科学可视化是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。
2、信息可视化
信息可视化是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。 抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。
3、可视分析学
可视分析学是随着科学可视化和信息可视化发展而形成的新领域，重点是通过交互式视觉界面进行分析推理。
用可视化数据分析工具来解决呗。 拿我的制造业来说吧！商业智能数据可视化分析系统（OurwayBI）通过自由钻取技术，根据数据人员给出的维度字段组合，从不同报表中迅速调取相关数据，进行智能数据分析后直接以可视化报表的方式呈现在数据人员面前。
只需简单的几步，不同主题的智能可视化分析报表就都一一罗列在眼前，浏览者还可根据需要任意更改维度字段组合，从而得到自身所需的智能数据可视化分析报表。
DataHunter吧 分析这块可以使用Data Analytics，属于给业务人员的分析工具，比Excel简单，出图快，一般拖拽就可以生成相关图表，基本不需要配置，也有联动过滤、自由钻取等功能。
可视化与展示这块，借助Data MAX，组件比较丰富，能够比较酷炫的展示出来。
可视化分析的意思是能看到具体数据、具体数量或者具体参数的分析过程！
一、初阶：维度和指标
初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。
(一)趋势图
趋势分析是最基础的图表分析，包括线图、柱状图、堆积图等多种形式。
线图可以观察一个或者多个数据指标连续变化的趋势，也可以根据需要与之前的周期进行同比分析。柱状图可以观察某一事件的变化趋势;如果将整体拆分可以做成堆积图，同时观察到部分所占比重及变化
(二)频数图
根据业务需求对指标按照一定维度拆分，对比不同组别的频数，便于分清。
(三)比重图
比重分析主要是用来了解不同部分占总体的比例。横向比较，扇形图、环形图可以满足这类需求;纵向比较，百分比堆积图可以显示不同部分所占比例的趋势变化。
(四)表格
表格信息密集，可以同时分析多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群使用。
(五)其他图表
下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如分析B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。
除了上述常见的图表，还有散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不一一赘述。
就是一种是可以简化报表作业，将常规报表以漂亮的表格、图表形式展现的可视化报表工具。
即指将资金数据以图形图像的形式表示出来，并利用数据分析和开发工具进行统计、分析、研判并发掘其中的资金流向线索，形成情报的技术处理过程。
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