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。
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，图像数据采集，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，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。
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