论是哪种职业和应用场景，数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现其规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值，并且利用合适的图表直截了当，且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。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。淮安数据可视化制作

举一个例子，对于气象行业来说，有效利用大数据可视化至关重要。天气模型会利用大量数据进行分析呈现，消费者收到的终预测通常是几种模型分析的结果。企业也是一样，当预测变得越来越复杂的时候，一种让决策者能够理解并快速采取行动的方式，或者说获取数据分析结果并传递有效信息，是企业成功的必要条件。但是，很多决策者得到了这些结果，在没有可视化的情况下，仍是需要分析人员解释的。比如很多以数据分析服务为业务的乙方公司，有非常多个不同的数据源关联各类具有不同数据属性的复杂模型，那么如何以一种使其易于操作的方式向甲方解释？这也是数据可视化存在的必要性，通过正确的图形，甲方可以快速获取并解读不同维度的复杂数据结果。挑选数据可视化检测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。

什么是数据可视化？数据对于大多数人来说只是一个概念，大数据尤其如此。以比特方式存储在电脑中的数据，对我们并没有什么用。比如下面这个数据记录，对于大多数人来说，这是一串毫无意义的数据：[{'编号': '001' , '年龄': 15 , '身高': 165 , '体重': 59 } , {'编号': '002' , '年龄': 18 , '身高': 195 , '体重': 78 } , {'编号': '003' , '年龄': 16 , '身高': 170 , '体重': 63 } ]因为这些数据没有带入任何场景，也没有任何上下文提示，更不符合大多数人的阅读习惯（这是json格式的数据表示），这只能称之为数据

数据可视化，则是将数据进行有效整理变成易于接受的信息，人类通过频繁处理这类信息，从而产生正确的知识。比如，将以上表格用下图可视化展示出来，我们不仅能理解数据的含义，还能发现随着年龄的增长，身高和体重都会增加这样一个规律，这便将数据从信息转变成了知识。同样的道理，企业业务系统中的数据因为带有业务的背景特征，只要稍微经过系统的整理，就可以很好的通过这些数据来理解业务。但是只是一些表格还是不够的。将数据变成信息，用表格的方式来表示，只是具备了可视化的基础，还没有真正的可视化。数据可视化是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

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、海量、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，是获得信息的比较好方式之一，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。舟山特制数据可视化信息

据可视化呈现与解读数据分析调查目的及意义?；窗彩菘墒踊谱?/p>

数据采集是数据分析和可视化的第一步，俗话说“巧妇难为无米之炊”，数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的终效果。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看，可以分为内部数据采集和外部数据采集。1.内部数据采集：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。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集?；窗彩菘墒踊谱?/p>