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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。

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3d图形来展示，使得数据的生动与形象。信息的很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，可视化可以帮助用户---地理解数据信息，数字---，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行---和传达。数据和数据可视化是相辅相成的，数据赋予可视化以依据，可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以---地提取有价值的信息。





数据可视化主流程中的几个关键步骤：数据采集:数据采集的方法和，很大程度上就决定了数据可视化的效果。---采集：指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。外部数据采集：指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。





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