数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素来表示，大量的数据集构成数据图像，同时再将数据的各个属性值以多维数据的形式来表示，可以从不同的维度来观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。关于数据可视化的适用范围，虽然存在着不同的划分方法。但是一个常见的关注焦点就是信息的呈现。
中心价值：多维分析的智能大数据可视化平台， 不仅仅只是呈现出数据，更能智能 分析，提供决策依据。
数据资源整合分析：构建数据分析模型库，实现数据发掘的模 型化分析；建立数据探索分析能力，发现 数据背后的隐藏规律。
进行数据可视：呈现打造数据全景可视化平台，形式表现； 数据及时更新，实时分类呈现。
BI数据可视化：丰富的数据可视化探索，3D立体化呈现， 提供定制式数据可视化解决方案。
把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表）是让数据发挥作用的。图表是可视化的中心。要达到合适的数据用合适的图表展示，我们需要掌握图表的特性，可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类，可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。
数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
以上信息由专业从事可视化车间的纺友于2024/6/22 9:46:36发布
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