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。
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、---、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。
在创建数据可视化时，重要的是要了解图表的需求及其用途。仅这两件事就可以使您的可视化从零变为英雄。这样可以---您不仅创建具有战略目的的可视化图形来回答特定问题，而且还可以使观众轻松理解该可视化文件。了解可视化的要求。这使您可以创建一个图表，以清晰明了的方式传达信息。同样，它可以---您不会因不---的信息而使图表过载，数据采集公司，否则可能会使观众感到困惑。因此，了解可视化需要什么，并通过---显示特定的点来使其保持简单。这将对观看者产生---影响。
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