数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。
主要指的是技术上较为厉害的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
什么是数据可视化？数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加喀观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中,用直观的图表展现数据,显得简洁、可靠。
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。
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数据可视化公司的纺友于2024/5/1 12:27:38发布
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