数据可视化和数据分析与数据挖掘的目标都是从数据中心获取信息与知识，但手段不同。 数据可视化将数据呈现为用户易于感知的图形符号，让用户交互地理解数据背后的本质；而数据挖掘与数据分析通过计算机自动或半自动地获取数据隐藏的知识，并将获取的知识直接给予用户。 值得注意的是，数据挖掘与数据可视化是处理和分析数据的两种思路。数据可视化更善于探索性数据的分析，例如，用户不知道数据中心包含什么样的信息和知识；对数据模型没有一个预先的探索假设；探寻数据中到底存在何种有意义的信息。数据可视化常用的软件是什么？台州地方数据可视化特点

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），这只能称之为数据杭州数据可视化哪家好为什么现在都要做数据可视化？

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。

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。数据可视化该怎么做？

二者之间有很重要的区别：探索性分析指理解数据并找出值得分析或分享给他人的精华。这就好比，在牡蛎中寻找珍珠，可能打开一百个牡蛎(尝试很多种方法)才终找到两颗珍珠。而解释性分析，我们迫切希望能够言之有物，讲好某个故事--专注于两颗珍珠。大多数时候我们汇报工作就是要做好解释性分析的工作。可视化过程一个完整的数据可视化过程，主要包括以下4个步骤：确定数据可视化的主题提炼可视化主题的数据根据数据关系确定图表进行可视化布局及设计:数据可视化,并不是简单的把数据变成图表就可以了。杭州数据可视化哪家好

数据可视化该怎么做比较好？台州地方数据可视化特点

数据可视化在数据分析中发挥着重要的作用，很多人认为数据可视化是一个比较难的技术，其实并不是这样的，数据可视化在数据分析中涉及到的众多技术中算是一个比较简单的技术。一般来说，数据可视化是以饼状图等图形的方式展示数据，这帮助用户能够更快地识别模式，目的是让客户更直观的了解数据。那么数据可视化的好处都有什么呢？下面我们就给大家介绍一下数据可视化的优点。数据可视化的个优点就是动作更快，这是因为人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。所以说，数据可视化是一种非常清晰的沟通方式，使业务能够更快地理解和处理他们的信息。Smartbi大数据可视化工具提供丰富的图标组件，可以实时展示相关信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势。

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