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TO INFINTY AND BEYOND
在多媒体、大数据、跨学科的信息时代作为留学生，尤其是学习艺术类专业的留学生在关注本身专业，作品集要尝试数据可视化，通过跨界数据可视化留学培训，可视化留学生offer拿的早。
作为与多学科最紧密关联的艺术类专业
——数据可视化（数据设计）专业
Data Visualization
又一次让艺术专业
上升到了一个科研的高度
除了实验数据本身所代表的立场以外
设计师在其中担当了传播者的身份
不同的设计师有不同的表达风格
有走大数据规模风格的
走理性分析风格的
走颜值的、走趣味风格的等等
数据可视化（Data visualization）被视为与视觉传达含义相同的现代概念。
为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具，也会用到点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。
有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更容易理解和使用。数据设计是一门很有前景的专业。世界顶级名校都开设有这个专业，是视觉传达专业细分的方向。
伦敦艺术大学数据设计专业（MA）
数据可视化既是一门艺术也是一门科学。有些人认为它是描述统计学的一个分支，但也有些人认为艺术性使研究数据得到了更好的展示。
为了让同学们更好理解「数据可视化」这个专业的意义和未来前景我们不妨一起欣赏一些国内外艺术家的作品，看看这个专业究竟有什么优势，我们可以借鉴的是什么…
Facebook reactions
data visualization/infographic
Hanna Piotrowska(Dyrcz)
这项工作是信息设计师Hanna Piotrowska为ERGO-Hestia集团有关互联网概念的年度报告所设计的复杂数据可视化。
这种可视化与社交媒体环境下的网络有关。它显示了ERGO Hestia Facebook页面上用户的活动。
横轴上的黑点代表2016年每一天页面上的所有帖子，按时间顺序排列。每个白点代表一个人谁的反应，通过“喜欢”它或选择5个可用的表情之一。这种反应用一个人和一个帖子之间的连线来表示。圆点的大小取决于这种联系的数量，因此它代表了一篇文章或一个人的活动的受欢迎程度。
可视化科研数据
然后这些符号依据数据重新排列成相互关联的节点和向外辐射的线条。Hanna Piotrowska尝试了这些参数的不同排列组合后，最终将重点放在「时间」方面，并将文章按时间顺序排列。
我们还可以看到以下Hanna Piotrowska两个未使用的版本，它们是在重力的作用下创建的——节点的链接越多，它对其他节点的吸引力就越强。
Hanna Piotrowska作品的两个备用方案
Hanna Piotrowska作品图册
它作为ERGO-Hestia年度报告的做设计的视觉效果图像被印刷成册并展出。以下就是这本图册的内页展示。
这是一个很有趣的主题。
《春晚重构》是将20年来我们所熟知的晚会视频重构成一块色彩斑斓的画面，获得了美国图形设计协会(AIGA)的新声奖。
向帆作品「春晚重构」
这个作品是清华大学美术学院视觉传达系向帆教授和软件工程师朱舜山就合作的创意。
向帆教授致力于数字视觉化设计研究，在高低科技、新旧媒介之间探索视觉艺术语言的可能。作为麻省理工新媒体行动实验室高级研究员参与社会数据视觉化项目。
向帆作品「春晚重构」
说起这个项目的灵感，向帆教授说，春节回到国内经常跟父母住在一起。有一个头疼的事情，就是除了陪他们吃年夜饭，还要看长达五个多小时的春节联欢晚会。并且每年你都觉得看的是一样的。
不知道数据可视化留学培训的同学们有没有这种感觉，每年春晚的表演和舞台置景真的都是一样的吗？向帆教授希望以一种更鸟瞰的方式看春晚。获得一个宏观的景观再来看。
她在电脑上导了一段春晚的视频，然后用一段段代码，把每一帧的视频都变成图片。最终，这33年的春晚视频截图按顺序排列好，得到了上图的画面。
这个项目最终在2012年结束。从最右边是2012年到最左边是1983年，中国春晚的30年视觉全部都呈现在这里。左上角那大片蓝紫色是一段当年的手工动画，如果仔细观察，我们就会看到春晚整体越来越红了。
如果我们再仔细看的话，就会看到更多的信息。
我们会看到春晚的变化其实也是中国电视技术的变化。比如剪辑速度、屏幕、现场灯光等等都在变化。这背后隐藏了非常多的因素。
向帆作品「春晚重构」图片来自网络
当我们把年份打破，把每一秒按照颜色来排列的时候，这就是整个春晚的色彩。
Cell Theory
data visualization/
infographic
Maria Bublik
以上是数据设计师Maria Bublik设计的，被称为科学细胞理论的环境调研数据可视化作品。内容与所有物种的系统、相互关系以及背后的隐喻有关。
Maria Bublik作品（第1部分）
研究数据分成了三个部分。致力于研究人类入侵野生自然的问题。图形的形状是由各种微生物的形状和结构所启发的。印刷品采用混合技术，结合手工制作和矢量印刷。
Maria Bublik作品（第2、3部分）
研究结果和这组数据的实效性我们暂且不谈。
拿第一部分的视觉效果来说，设计师Maria Bublik设计的画面简洁，图形简约，配合颜色深浅变化、圆形图像大小错落的关系，我们很容易将它与「浓度」这个参数相关联。
Maria Bublik作品
除了我们刚刚聊到的第一部分，也就是关于空气的（包括关于空气污染的数据可视化）以外，第二部分和第三部分的研究数据可视化图像如上图。
Maria Bublik作品
一个是是关于塑料污染，珊瑚礁漂白以及海洋气候异常的问题；另一个是关于农业用地、红树林丧失和濒危野生物种等全球性问题。
Maria Bublik作品-调研结果
和第一部分一样简洁，第二部分和第三部分一样都十分严谨、清晰，观众可以很直观感受到数据倾向的结果，也不会被图像干扰。
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
但是，这并不就意味着，数据可视化就一定要为了实现其功能用途而令观众不明所以，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
数据可视化领域的起源可以追溯到1950年代初的计算机图形学。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。自那时起，数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大；
法国工程师查尔斯·约瑟夫·密纳德
于1861年绘制的关于拿破仑帝国入侵俄罗斯的信息图
互联网活动产生数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为"大数据"或物联网。处理、分析和交流这些数据，对数据可视化来说是道德和分析方面的挑战。
今日总结
数据可视化是为了有效地传达思想概念，从而努力做到美学形式与功能性齐头并进。通过直观地传达关键信息，从而深入洞察相当复杂的数据集。
然而，设计人员有时候并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，本末倒置。创造出来的图像华而不实，不但无法达到其传达的目的，也失去了沟通信息的作用。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
当前，在全行业大数据化用来捕捉用户需求的今天，数据可视化留学培训的同学们不要忽视数据可视化专业的人才是一个极为关键而又相对紧缺的状态。
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