







数据可视化技术包含以下几个基本概念:
数据空间:是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的---信息空间;
数据开发:是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算;
数据分析:指对---数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据,从而能多角度多侧面观察数据;
数据可视化:是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化已经提出了许多方法,这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
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。
大多数人对数据可视化的印象,可能就是各种图形,数字---,比如excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等。数据可视化不是简单的视觉映射,而是一个以数据流向为主线的一个完整流程,主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程,可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程,用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。

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