可视化对应两个英文单词： Visualize和 Visualization。 Visualize是动词，意即“生成符合人类感知”的图像；通过可视元素传递信息。 Visualization是名词，表达“使某物、某事可见的动作或事实”；对某个原本不可见的事物在人的大脑中形成一幅可感知的心理图片的过程或能力。 Visualization也可用于表达对某目标进行可视化的结果，即一帧图像或动画 在计算机学科的分类中，利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视化表达以增强...。。。数据可视化都用在什么领域？台州地方数据可视化设计标准

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。舟山如何数据可视化性能数据可视化的优势是什么？

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。

数据可视化的意义在过去，很多人或许对数据可视化并没有很直接的观感，因为跟其打交道的数据应用模式无非就是EXCEL或是固定的数据模型或工具。但是随着大数据时代的到来，数据量和数据复杂性增加，模型的复杂性也随之增加。此时对于企业来说，内部业务系统之间的数据流通和分析结果的可视化是非常关键的工作，同时也是一个跨越性的挑战。数据的可视化可以将复杂的分析结果以丰富的图表信息的方式呈现给读者。然而只有分析人员对目标业务活动有深刻的了解，才能更好地进行可视化展现。正如耶鲁大学统计学教授爱德华·塔夫特（EdwardTufte）所说：“图形表现数据，实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大新闻编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者来说，他们都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据统计处理中，以图表或信息图的方式为用户（只获得信息）、阅读者（消费信息）及管理者（利用信息进行管理和决策）呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化具体有什么用？

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。生活中数据可视化体现在哪里？温州智能数据可视化

数据可视化的优点是什么？台州地方数据可视化设计标准

我们可以看到，数据可视化不仅可以做到让数据结果美观易读，更能根据数据可视化需求从大量数据难过提取决策者想要的数据维度，达到“想要即呈现”的目的，不必花额外时间从复杂的数据表中寻找、提取及分析解读。小结数据飞速增长是正在发生的事实。人们的生活逐渐步入数字化时代，高度信息化的社会使得人们每天必须消费大量信息。科学研究表明，人类的大脑对图像信息的获取速度远高于数据处理速度，因此数据可视化将成为人类工作生活的基本技能——高效的可视化数据可以让人充分利用碎片时间，更加快速、准确地获取和处理信息。台州地方数据可视化设计标准