数据可视化系统的主要目的（什么是数据可视化）

数据就是对信息的记录，信息是对数据的解读。

数据就是观点。数据可视化就是带观点的数据，数据在特定的语境中形成观点。什么叫可视化？用图表、用数据表示的观点。一眼望去就明白的数据，不需要用大脑去过多认知、理解、回忆和联想，也就是直观的数据，也就是所见即所得，准确、快速是可视化的关键。

举几个做得好的例子

有人对键盘进行统计，调查哪些按键使用的频率较高，有两种方式，第一种是把字母按照使用频度由高到低进行排列，这是我们传统的方式，但是这些按键在哪里了，我们的脑袋又得重新思考回忆一下。更加直接的方式是如图，标黄的部分，高度越高，代表使用频度越高，两种方式，哪个直观一目了然。

再比如下图，按照各个各个月份，比较世界几个大城市的降雨量，左边是我们习惯的方式，右边是用图的方式，两者直接的区别就是，左图需要大脑去比较去判断，右图一目了然，大脑几乎不用过多的思考一眼看出大小。

再举几个比较失败的例子

高速上，出事故最多的地方是哪里，是出口，只要你刷视频，几乎每天都会看到不同的事故，很多司机错过了高速出口，然后紧急变道，与后车相撞，这里固然有司机个人的原因，但是也有数据可视化的原因。如下图，这里有三块路标，颜色一致，并列放置，大脑需要翻译三个路标的信息，等于大脑像程序一样需要做出三次判断，但是这里有用的信息只有一条，其他的信息都成了干扰，也就是噪声，说道噪声，我后面再举一个例子说明。司机在高速行驶中，必然有一些司机来不及判断，尤其是女司机，有些人说司机注意力不集中，相反最危险的是注意力在这个时候特别集中，关于怎么设置合理，本节不展开。

我经常在地铁，特别是大的中转站，被这些指示搞得晕头转向，A是什么含义，B又是什么含义，哪里出去方便，这些都是从管理的角度设置的可视化数据，你要搞清楚具体的位置，要翻译很多数据。

下图是早期的地铁线路图，非常的复杂，颜色众多，弯弯曲曲，如果要找一条线路，要找一个站点，要费很长的时间。

后期的线路图，就是下面这张图，我们把有用的信息抽取出来，对于乘客来讲，我只关注线路和站点，甚至不管实际的走势，就是一条直线。因此，线路之外的信息都是噪声，对我们形成干扰。所以我们做可视化，也要用到第一性原理，找出信息或者事物的本质。

现在互联网行业很多的图标都是一些技术人员处理，未来也要向游戏学习向美术学习，怎么去做数字孪生城市。