信息可視化囊括了數據可視化，信息圖形，知識可視化，科學可視化，以及視覺設計方面的所有發展與進步。下面是信息可視化的案例分享。

關系網——基于60000封電子郵件存檔數據，用不同顏色深度的線條呈現了地址簿中用戶和個體之間的關系，比如回復、發送、抄送。)

（上圖通過數據化的比較，用變形的柱狀圖等圖形，形象的展示了不同國家老師的收入水平，社會包括學生和公眾對其的尊重度。）

如何制作信息可視化？

***步：確定表意正確明確信息圖表達內容，確定最主要的表現內容。

第二步：優化展現形式內容正確還不夠，還要易懂。我們需要在這個步驟里尋找信息圖***表現形式，讓讀者 一目了然，降低理解難度。

第三步：探索視覺風格在探索視覺風格時要注意抓大放小，先定下來最主要模塊的風格，再做延展。

第四步：完善細節視覺風格確定后，可根據需要添加、完善細節。

第五步：風格延展“一致”的視覺設定有助于用戶理解，也能更好的提升品牌形象。所以主風格確定后，我們需要把它延展到其它有需要的頁面上。

以上是分享了數據可視化和信息可視化相關內容，不過信息可視化和數據可視化是兩個容易混淆的概念，基于數據生成的數據可視化和信息可視化這兩者在現實應用中非常接近，并且有時能夠互相替換使用。但是這兩者其實是不同的，數據可視化是指那些用程序生成的圖形圖像，這個程序可以被應用到很多不同的數據上。信息可視化是指為某一數據定制的圖形圖像，它往往是設計者手工定制的，只能應用在那個數據中。信息可視化的代表特征：具體化的，自解釋性的和獨立的。為了滿足這些特征，這個圖是需要手工定制的。 并沒有任何一個可視化程序能夠基于任一數據生成這樣具體化的圖片并在上面標注所有的解釋性文字。

數據可視化則是普適的，比如平行坐標圖并不因為數據的不同而改變自己的可視化設計。可視化的強大的普適性能夠使用戶快速應用某種可視化技術在一些新的數據上，并且通過可視化結果圖像理解新數據，與針對已知特定數據進行信息可視化設計繪制相比，用戶更像是通過對數據進行可視化的應用來學習和挖掘數據，而普適性的數據可視化技術本身并沒有解釋數據的功能。