1.3　數據可視化與統計圖表

數據可視化的發展主要經歷了兩個階段：計算機出現之前的可視化以及計算機出現后的可視化。通過這兩個階段，統計理論的發展與數據可視化的發展緊密結合在一起。

在計算機出現之前，統計圖表是主流的可視化工具，主要表現為目前教科書上常見的統計圖表。這些教科書詳細地描述了統計圖表的制作方法、討論頻率、尺度選擇，以及對差值和比值的視覺估計的基準等。這些內容還涵蓋多元圖表，如兩個或多個時間序列如何被顯示在同一個圖表中。1962年，約翰·圖基呼吁將數據分析作為一個獨立的統計分支，不久之后，他開始嘗試研究以廣泛探索為目的的、用簡單且有效的圖形顯示來進行數據分析的方式，即探索性數據分析（Exploratory Data Analysis，EDA），以及探索性空間數據分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）。

如今，基于計算機的可視化方式正在成為一種重要的數據分析方式，旨在加深我們對數據的理解，并幫助我們進行快速、實時的決策。今天，醫生診斷疾病的能力往往取決于計算機視覺的水平。例如，在髖關節置換手術中，定制髖關節的手術可以在外科手術前進行，俗稱體外手術。在手術前，使用非侵入性3D成像技術，對患處進行準確的測量，從而幫助醫生更加精準地進行真正的手術，可以減輕患者術后的身體排異情況。又如，人腦結構及其功能研究的3D可視化是具有深遠研究意義的前沿領域，具體場景是可以看到腦的內部結構、看到工作中的大腦。為了大腦研究的持續發展，在抽象層次上整合結構和功能信息十分有必要。同時，隨著硬件性能的提升，我們已經能夠通過可視化工具，直觀地分析并表示DNA序列。未來計算機視覺的進步使其有望在醫學和其他科學領域中取得更大的進展。