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。

在当前新技术支持下，数据可视化除了“可视”，还有可交流、可互动的特点，其本质是传递信息，即如何将信息准确、可靠、易于理解传达给对方。大屏数据可视化是以大屏为主要展示载体的数据可视化设计，也是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。数据可视化大屏，数据采集方案，有两个要点：一是展示效果的酷炫，二是展示数据之间的层次关系。好的数据可视化大屏是布局、色彩、图表、动效的综合运用。

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。

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