作者：禅与计算机程序设计艺术
数据可视化是一种用于呈现数据的视觉分析手段。数据可视化将复杂的数据转化成简单易懂、直观可理解的信息图形，帮助用户快速识别出重要的模式和关系，从而提升工作效率。目前，数据可视化已经成为社会经济领域中最重要的工具之一，其应用广泛且迅速扩散，涉及面非常宽。随着大数据的产生、多种数据源的汇总和处理，数据可视化所呈现的图表、图像、视频等信息越来越复杂，需要具有更强的视觉通力和认知能力才能更好地理解和运用。
作为数据可视化领域的一个分支，人工智能和机器学习也越来越火热。人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发智能体的科学领域，是人类社会的基石。它包含计算机系统、网络、仿生、动物行为等各种智能装置。机器学习是指让计算机通过经验或规则，自动发现数据特征并找寻模式的计算机学科。无论是在监督学习还是无监督学习，机器学习都可以利用训练数据对输入数据进行预测、分类、聚类、异常检测等。同时，深度学习也成为热门话题，通过对神经网络模型的参数进行调整，使得神经网络能够自动学习到输入数据中的特征并提取有用的模式。因此，人工智能和机器学习在数据可视化领域得到了广泛应用。
由于历史原因，数据可视化的发展和应用方式经历了几个阶段。早期的手绘流程图、柱状图、饼图等是传统的数据可视化方法，仅局限于静态的二维数据，缺乏交互性。当时，为了满足用户对动态、实时的快速分析需求，诞生了一些基于浏览器的交互式可视化产品，如D3.js、Tableau等。近年来，随着云计算、大数据、移动互联网等技术的发展，人工智能和机器学习在数据可视ization中也扮演了越来越重要的角色。对于复杂的数据，人工智能和机器学习的算法和模型有助于自动发现隐藏的模式和规律，从而对数据的分析和理解提升巨大。
本文将结合人工智能和机器
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。