既然是数据可视化，那么可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。echarts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间（spatial）数据，像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的，这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类，主要包括四种数据类，分别是数据项、数据项的属性、链接（links）、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种，其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。
我们认识到了数据可视化的---性，但缺乏数据可视化方面的技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在展示沟通上力不从心。与此同时，对于可视化类型的选择，既不是纯粹美学，也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，可视化车间，甚至可能造成和受众之间的---壁垒。
数据说白了就是一组可定性或可量化的值。随着计算机存储能力的大幅提高，人们对于数据的关注与日俱增，大数据一词近几年来也被人们频频提及。而数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。因此，为了准确的表达数据，我们需要了解一些数据相关的概念。在数据可视化中，我们通常不---区分区间型和比值型，将其统称为数值型。进而可将数据类型进一步精简为三种：类别型、有序型、数值型。
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