7月15日上午，第十五期北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校系列线下课程中，中国人民大学汪云海老师为同学们带来了专题讲座：人机协同优化的大数据可视化。
可视化分析概念
可视化分析
讲者的讲座从如何理解并建模人机交互、开发在数据规模、数据复杂性和用户能力具有扩展能力的可视化工具和系统、通过新技术促进复杂数据的可视化三方面深入探讨了人机协同与大数据可视化的挑战和未来发展方向。首先，强调了利用大模型、开发适应性强的工具系统和简化可视化创作过程的重要性。接着，探讨了可视化设计中的复杂性，包括如何利用颜色、形状和大小来优化图形表示并改善用户体验。此外，还讨论了多类别数据可视化中色彩选择的优化，指出恰当的色彩组合对于提升图表的可读性和信息传递效率至关重要。进一步通过生动的示例说明了在软件界面设计中增强可见性和可分析性的方法，例如调整颜色饱和度和透明度，以及使用基于上下文的颜色高亮来保证不同类别间的明显区分。此外，讨论了优化高维数据可视化和人脸识别方法，提出了新的技术来提高数据投射的准确性和特征提取的效果。最后，针对大数据可视化面临的挑战，如数据展示的异常和误解，提出了通过建立统一框架、优化算法和调整颜色编码等方法来提高数据可视化的准确性和可信度。
数据可视化的设计空间
可视化“大”的设计空间
Palettailor项目
交互设计中的颜色设计
颜色一致性
Electric Power Consumption
An Example of Stock Market Data
总结
讲者的探讨不仅涵盖了技术和方法的改进，还强调了理解和应用适当工具的商业价值。整体上，这些讨论为大数据可视化和人机协同的未来发展提供了深刻的见解和具体的解决方案。
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