再版序

作为一种数据分析的工具，可视化业已成为各类数据分析的理论框架和应用中的必备要素，并成为科学计算、商业智能、安全等领域中的普惠技术。21世纪之初以后，国内外信息环境发生了很大的变化，可视化的意义也逐渐为世人所知。各类科研基金和企业研发经费纷纷投向高效、高质量的可视化方法和系统的研究与开发。国家自然科学基金于2012年资助了“探索式可视分析的基础理论与方法”重点项目，团队成员来自浙江大学、北京大学、香港科技大学、北京应用物理与计算数学研究所等单位。经过五年的努力，课题组成果斐然，在结题考核中被评为优秀。学术界的共同努力，使得国内的学术力量为亚洲领先、世界知名。据国际权威学术排行榜（http://www.csrankings.org）统计，近五年，浙江大学、清华大学、北京大学在可视化和可视分析领域顶级会议IEEE VIS上的发文数量均名列世界前20。产业界也纷纷发力，国内著名企业均投入重兵，研发新兴可视化技术。阿里巴巴、阿里云、百度、蚂蚁金服、华为、360，都相继成立了可视化的研发团队。阿里云早期和浙江大学合作的DataV可视化组件库，“被阿里巴巴的各类产品线广泛使用（如数据魔方、淘宝指数、对外数据大屏和‘双11’大屏等产品），打破了国外highcharts等收费方案的垄断，帮助阿里集团的众多大数据产品以最低成本大幅提高数据输出效果和质量”。百度公司发布的ECharts可视化工具，位列github可视化工具第三，占有国内70%的开源可视化工具市场。蚂蚁金服研发的AntV、G2等开源可视化工具，也逐渐在轻量级Web可视化方面输出能力。此外，新型大数据可视化创业公司如海云数据、永洪科技等，以可视化和可视分析技术为亮点，逐步在国内市场占据一席之地。在这种新形势下，在最新发布的中国科技创新2030“新一代人工智能”和“大数据”专项指南中，均将可视化和可视分析列为大数据智能急需突破的关键共性技术。

可视化的推广和应用离不开学术界的引导。从2014年到2017年，中国计算机学会大数据专家委员会每年都发布大数据十大趋势，可视化和可视分析年年入选。从入选评价，不难看出大数据学术界对可视化的期望：2014年，第四，大数据分析与可视化；2015年，第八，可视化分析与可视化呈现；2016年，第一，可视化推动大数据平民化；2017年，第十，可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性。浙江大学自2011年为本科生开设“数据可视化”课程以来，年年选课总人数超过150人。北京大学、浙江大学等高校，每年都举办暑期学校和研讨班。自2014年起，国内学术同仁发起了中国可视化与可视分析大会，每年参会人数超过500人。

本书自2013年出版第1版至今，多次重印，被国内20多所高校列为教材，也被广大的企事业单位用于科研、研发和培训。本书的繁体字版本还被销往中国台湾地区。本书第2版的修订增加了一些最新的科研成果，更新了大量案例。团队成员（马昱欣、郭方舟、朱闽峰、王叙萌、张天野、梅鸿辉、魏雅婷、黄兆嵩、陆俊华、韩东明、潘嘉铖、张玮、黄家东）等为本书的修订做了大量的工作，在此一并致谢。我们相信，大数据可视化的征程才刚刚开始。

本书部分相关资源可在http://www.cad.zju.edu.cn/home/vagblog/地理信息可视化.pdf下载查看。

本书作者于2019年2月