數(shù)據(jù)可視化的顯示空間通常是二維的，比如電腦屏幕、大屏顯示器等，3D圖形繪制技術(shù)解決了在二維平面顯示三維物體的問(wèn)題。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們所采集到的數(shù)據(jù)通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價(jià)值）。如何從高維、海量、多樣化的數(shù)據(jù)中，挖掘有價(jià)值的信息來(lái)支持決策，除了需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去除噪聲之外，還需要依據(jù)業(yè)務(wù)目的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理。常用的數(shù)據(jù)處理方法包括：降維、數(shù)據(jù)聚類和切分、抽樣等統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中的方法。數(shù)據(jù)可視化有什么作用？嘉興什么是數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)

數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著重要的作用，很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)比較難的技術(shù)，其實(shí)并不是這樣的，數(shù)據(jù)可視化在數(shù)據(jù)分析中涉及到的眾多技術(shù)中算是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的技術(shù)。一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)可視化是以餅狀圖等圖形的方式展示數(shù)據(jù)，這幫助用戶能夠更快地識(shí)別模式，目的是讓客戶更直觀的了解數(shù)據(jù)。那么數(shù)據(jù)可視化的好處都有什么呢？下面我們就給大家介紹一下數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點(diǎn)。數(shù)據(jù)可視化的個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是動(dòng)作更快，這是因?yàn)槿四X對(duì)視覺(jué)信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來(lái)總結(jié)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，可以確保對(duì)關(guān)系的理解要比那些混亂的報(bào)告或電子表格更快。所以說(shuō)，數(shù)據(jù)可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業(yè)務(wù)能夠更快地理解和處理他們的信息。大數(shù)據(jù)可視化工具可以提供實(shí)時(shí)信息，使利益相關(guān)者更容易對(duì)整個(gè)企業(yè)進(jìn)行評(píng)估。對(duì)市場(chǎng)變化更快的調(diào)整和對(duì)新機(jī)會(huì)的快速識(shí)別是每個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。正是由于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，數(shù)據(jù)可視化越來(lái)越受到了大家的關(guān)注。湖州制造數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)人們現(xiàn)在為什么要做數(shù)據(jù)可視化？

數(shù)據(jù)可視化的方向1.數(shù)據(jù)可視化的三個(gè)分支科學(xué)可視化、信息可視化、可視分析學(xué)2.數(shù)據(jù)可視化發(fā)展方向可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘有著緊密的聯(lián)系可視化技術(shù)與人機(jī)交互有著緊密的聯(lián)系可視化與大規(guī)模、高緯度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有著緊密的聯(lián)系3.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向可分為以下三個(gè)方面:數(shù)據(jù)可視化技術(shù)的發(fā)展方向可分為以下三個(gè)方面:(1)可視化技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒙?lián)系更緊密。數(shù)據(jù)可視化可以幫助人類洞察出數(shù)據(jù)背后隱藏的潛在規(guī)律,進(jìn)而提高數(shù)據(jù)挖掘的效率,因此,可視化與數(shù)據(jù)挖掘緊密結(jié)合是可視化研究的一個(gè)重要方向。(2）可視化技術(shù)與人機(jī)交互將聯(lián)系更緊密。更好地實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互是人類一直追求的目標(biāo),而用戶與數(shù)據(jù)的友好交互,能方便用戶控制數(shù)據(jù)。因此,可視化與人機(jī)交互相結(jié)合是可視化研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。(3）可視化與大規(guī)模、高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將聯(lián)系更緊密。目前,我們正處在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大規(guī)模、高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)層出不窮,要將這些數(shù)據(jù)以可視化形式完美地展示出來(lái)，并非易事。因此,可視化與大規(guī)模、高維度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)合是可視化研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。

我們要的不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)告訴我們的事實(shí)。大多數(shù)人面臨這樣一個(gè)挑戰(zhàn)：我們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)可視化的必要性，但缺乏數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)技能。部分原因可以歸結(jié)于，數(shù)據(jù)可視化只是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的一個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析師可能將精力花在獲取數(shù)據(jù)、清洗整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、建立模型，但在終的展示溝通上力不從心。這也是“寫代碼的干不過(guò)做PPT”的部分原因。實(shí)際上，只要掌握了可視化的技能，我們的工作就更容易受到leader的認(rèn)可?？梢暬ぞ甙ǖ幌抻?，Tableau，Excel，PowerBI，Python，R可視化之前：探索性分析與解釋性分析數(shù)據(jù)可視化未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)？

本來(lái)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化就是密不可分的。智能數(shù)據(jù)分析所產(chǎn)生的的知識(shí)與人類所掌握的知識(shí)正是導(dǎo)致新的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的根源。而表達(dá)、分析與檢驗(yàn)這些差異必須用到人腦智能，必經(jīng)之路是用視覺(jué)感知為通道。故而這里涉及到數(shù)據(jù)可視化的另一個(gè)分支：可視分析學(xué)(Visual Analytics)。不論從何種數(shù)據(jù)分析-可視化模型，都在可視化與數(shù)據(jù)挖掘之間構(gòu)造了一個(gè)循環(huán)——互相影響的螺旋形上升的循環(huán)，終目的是在其中獲取知識(shí)。故而數(shù)據(jù)可視化絕不僅是用于顯示結(jié)果的統(tǒng)計(jì)圖，而是結(jié)合在整合數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的不斷迭代的一份子，是與用戶交互的必經(jīng)之路。并且其形式遠(yuǎn)超基本統(tǒng)計(jì)圖型。數(shù)據(jù)可視化該怎么做？臺(tái)州標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)可視化信息

數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。嘉興什么是數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)

什么是數(shù)據(jù)可視化？數(shù)據(jù)對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)只是一個(gè)概念，大數(shù)據(jù)尤其如此。以比特方式存儲(chǔ)在電腦中的數(shù)據(jù)，對(duì)我們并沒(méi)有什么用。比如下面這個(gè)數(shù)據(jù)記錄，對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，這是一串毫無(wú)意義的數(shù)據(jù)：[{'編號(hào)': '001' , '年齡': 15 , '身高': 165 , '體重': 59 } , {'編號(hào)': '002' , '年齡': 18 , '身高': 195 , '體重': 78 } , {'編號(hào)': '003' , '年齡': 16 , '身高': 170 , '體重': 63 } ]因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)沒(méi)有帶入任何場(chǎng)景，也沒(méi)有任何上下文提示，更不符合大多數(shù)人的閱讀習(xí)慣（這是json格式的數(shù)據(jù)表示），這只能稱之為數(shù)據(jù)嘉興什么是數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)