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。
数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的实质是借助图形化手段,清晰有效的传达与沟通信息,使通过数据表达的内容更容易被理解。因此,数据可视化的主要特点是:交互性。用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量,而数据可以按其每一维的值,将其分类、排序、组合和显示。可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
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。
既然是数据可视化,那么可视化的元素肯定是数据,这里所指的数据是广义上的数据,包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间(spatial)数据,像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的,这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类,主要包括四种数据类,分别是数据项、数据项的属性、链接(links)、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种,其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。以上信息由专业从事图像数据采集的纺友于2024/5/14 10:05:48发布
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