







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,可视化车间,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。
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。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个---活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。数据可视化与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
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