今天，北京大学可视化前沿暑期学校正式开始了。
首先，北大的袁晓如老师对暑期学校的历史进行了一个简单的介绍，阐明了暑期学校的主旨是加强国内可视化研究间的交流与沟通，以促进国内可视化研究的进一步发展。然后，袁老师通过多个案例的展示，说明了数据可视化在大数据时代的具有重要作用，并介绍了可视化在不同领域中的研究方向与应用，同时，例举了当前一些高级可视化工具，如：D3，iVisDesigner，DataDriller，Interaction+等。袁老师的介绍让我们对当前可视化的发展有了更全面的了解，尤其是对可视化在不同领域中的方向介绍使我们受益匪浅。
在短暂的休息后，我们迎来了来自香港科技大学的屈华民教授。屈老师的主题是“可视化+：可视化的跨界与融合”。课程一开始，屈老师便强调了可视化的目标应是“insight”，即看出数据背后的故事。在接下来的时间里，屈老师简单介绍了不同类型数据的可视化特点，并提出可视化应达到的标准——信，达，雅。通过大量实例，屈老师让我们知道可视化的呈现应该争取准确无遗漏，高效便捷且美观，给予了我们很大启发。
下午，屈老师分别进行了两个课题的讲解，“交通数据的可视分析”与“慕课数据的可视分析”。在“交通数据的可视分析”中，屈老师着重提到了偏差的存在。以出租车的交通数据为例，在晚上10点到11点间，出租车交通数据显示拥堵，而实际上可能是出租车经过多个居民区，故意慢行。所以，我们采取的数据是否存在特定因素的影响，所展示的结果是否完全真实，需要我们加以甄别与判断。对偏差的控制与判断，在我们的数据可视化研究中十分重要。而在“慕课数据的可视分析”中，曲老师以自己团队做的几个小案例，较为详细的介绍了如何从其可视系统中直观快速地获取用户感兴趣的特征，进一步加深我们对可视化的理解。
而在最后，是由来自首尔大学的Jeagul Choo老师为我们详细讲述如何对高维数据进行降维，其常用方法有：MDS，PCA，LDA等。并且，老师结合具体的实际使用案例，进一步向我们说明了每种降维方法的利弊。然而，课程时间有限，我们不得不结束今天的学习。不过，明天，我们会跟着Jeagul Choo老师学习更多的内容。
作者：石晨
