数据可视化是将数据转化为图形的学科，目标是让人们能更好地理解数据，具体包括高维数据可视化、时序数据可视化、时空可视化、文本可视化与网络可视化等技术。可视分析技术结合了数据可视化、人机交互与机器学习方法，在用户与数据中搭建一架桥梁，让用户可以交互地分析与探索数据。可视分析应用于需要依靠专家知识进行复杂决策的领域，例如移动轨迹与城市数据的时空分析、网络安全可视分析、社交媒体舆情可视分析等。

复旦大学大数据学院青年研究员，复旦大学可视分析与智能决策研究组负责人，中国图像图形学会可视化与可视分析专委会委员，入选上海市“科技创新行动计划”扬帆人才计划。北京大学博士，复旦大学学士，从事大数据可视化与可视分析的研究十余年，共发表国际学术论文60余篇，其中在IEEE VIS，IEEE TVCG，EuroVis等顶级国际可视化会议以及期刊上发表10余篇文章。曾获得北京市图像图形学会优秀博士论文奖项。担任IEEE VIS（CCF A）国际程序委员会委员，IMX会议论文领域主席，IEEE PacificVis、ChinaVis、VizSec、ICML-PKDD等会议程序委员会委员。同时担任多个国际会议的组织委员会成员主席，包括IEEE PacificVis海报主席、宣传主席，ChinaVis数据分析挑战赛主席等，也是可视化大部分著名期刊与会议的论文审稿人。他的工作曾获得8次IEEE VAST Challenge数据挑战赛一等奖，以及多个会议最佳论文/海报（提名）奖，包括IEEE VAST最佳海报提名奖，EuroVA最佳论文奖、Agile最佳海报奖、ChinaVis最佳论文提名奖等。更多信息请登录：http://simingchen.me 查看。