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可视化是把数值或非数值类型的数据转化为可视的表示形式，并获得对数据更深层次认识的过程。可视化将复杂的信息以图像的形式呈现出来，让这些信息更容易、快速地被人理解，因此，它也是一种放大人类感知的图形化表示方法。（原文来自皮匠网，关注“三个皮匠”微信公众号，每天分享最新行业报告） 

可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，以人们惯于接受的表格、图形、图像等形式，并辅以信息处理技术（例如：数据挖掘、机器学习等）将复杂的客观事物进行图形化展现，使其便于人们的记忆和理解。可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口，对于信息的处理和表达方式有其独有的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。 

目前，数据可视化针对不同的数据类型及研究方向，可以进一步划分为科学数据可视化、信息可视化，以及可视分析学三个子领域。这三个领域即紧密相关又分别专注于不同类型的数据及可视化问题。具体而言，科学可视化是针对科学数据的可视化展现技术。科学数据，例如，医疗过程中由CT 扫描生成的影像数据、风洞实验而产生的流体数据、以及分子的化学结构等，是对物理世界的客观描述，往往是通过科学仪器而测量得到的数据。这类数据的可视化主要关注于如何以清晰直观的方式展现数据所刻画的真实物理状态。因此，科学可视化往往呈现的是三维场景下的时空信息。信息可视化注重于如何以图形的方式直观展现抽象数据，它涉及到了对人类图形认知系统的研究。在这里，抽象数据（例如：图形数据、多维度数据、文本数据等）往往是对各应用领域所产生数据的高层次概括，记录的是抽象化的信息。针对这样的数据，信息可视化着眼于多维度信息的可视编码技术，即如何以低维度（2D）的图形符号来直观展现并揭示抽象数据中所隐藏的潜在规律与模式；可视分析学是多领域技术结合的产物，旨在结合并利用信息可视化、人机交互、以及数据挖掘领域的相关技术，将人的判断与反馈作为数据分析中重要的一环，从而达到精准数据分析、推理及判断的目的。 

可视化的重要性在于，通过提供对数据和知识的展现，建立用户与数据系统交互的良好沟通渠道，利用人类对图形信息与生俱来的模式识别能力，通过以直观的图像化方式展现数据，从而帮助用户快速发觉数据中的潜在规律，并借助分析人员的领域知识与经验，对模式进行精准分析、判断、推理，从而达到辅助决策的目的。 

目前可视化技术在各行各业中均得到了广泛的应用。其中，可视化技术在信息安全、智慧医疗、电子商务、机器学习、智慧城市、文化体育、数字新闻、气象预报、地质勘测等诸多领域产生了非常广泛的应用，并逐渐成为这些领域当中越来越重要的组成部分。 

当下可视化存在的挑战是：如何进一步深入挖掘人类对于图形、动画、以及交互的感知及认知模式，从而进一步完善可视化的相关理论；如何打破“手工作坊”式的针对每一个问题，单独定制数据可视化设计方案的传统模式，大规模批量创造生成风格化的可视展现；以及，如何根据用户的数据分析任务与需求自动推荐合适的可视化展现方式。 

主要的研究趋势：海量、异构、时变、多维数据的可视化展示方案；可视化在可解释性深度学习领域的应用；自动可视化生成技术的研究；基于形式概念分析理论的知识可视化方法；可视化模式识别；整体可视与局部详细可视相结合的新方法研究等。