







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。
中心价值:---分析的智能大数据可视化平台, 不仅仅只是呈现出数据,更能智能 分析,提供决策依据。
数据资源整合分析:构建数据分析模型库,实现数据发掘的模 型化分析;建立数据探索分析能力,发现 数据背后的隐藏规律。
进行数据可视:呈现打造数据全景可视化平台,形式表现; 数据及时更新,实时分类呈现。
bi数据可视化:丰富的数据可视化探索,3d立体化呈现, 提供定制式数据可视化解决方案。
数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法,因为它们描述了不同的数据类型,数据采集公司,并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事:要传达的数据以及要传达的数据的内容。图表的各种类型:1.比较类:可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。2.占比类:可视化的方法显示同一维度上占比关系。3.区间类:可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。4.关联类:可视化的方法显示数据之间相互关系,使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系,通常用于表示数据之间的前后顺序。5.趋势类:可视化的方法分析数据的变化趋势。6.时间类:可视化的方法分析数据的变化趋势,使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布,通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。
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