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。

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。

为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中，这一技巧至关重要。有无数的可视化图。但是选择正确的选择很重要，这样才能有效地突出显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途，应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了快速浏览的大量信息。例如，比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式，可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如，数据采集公司，它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是，应谨慎使用它们，否则弊大于利。






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