数据分析可视化-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析可视化的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析可视化的解答，让我们一起看看吧。

1. 什么是数据可视化？
2. 什么是数据结构可视化？
3. 大数据可视化定义？
4. 什么是成功的数据可视化？

什么是数据可视化？

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

数据可视化是以图形的方式呈现结构化或非结构化数据，从而将隐藏在数据中的信息直接呈现给人们。它不仅仅是使用数据可视化工具将数据转化为图形。相反，它是从数据的角度看待世界。换句话说，数据可视化的对象是数据，把可视化作为探索世界的手段。

回答如下：数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更容易地理解和分析数据。通过数据可视化，用户可以更直观地了解数据的趋势、变化和关联性，从而更好地做出决策。

数据可视化还可以帮助用户发现数据中隐藏的模式和趋势，以及识别数据中的异常情况和问题。常见的数据可视化方式包括折线图、柱状图、散点图、雷达图、热力图等。

什么是数据结构可视化？

是将数据转化成为交互的图形或图像，以视觉可以感受的方式表达，增强人的认知能力，达到发现、解释、分析、探索、决策和学习的目的。

“数据可视化（Data Visualization）和信息可视化（Infographics）是两个相近的专业领域名词。狭义上的数据可视化指的是数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。前者用于传递信息，后者用于表现抽象或复杂的概念、技术和信息。而广义上的数据可视化则是数据可视化、信息可视化以及科学可视化等等多个领域的统称。”——《数据可视化之美》

大数据可视化定义？

大数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

其主要目的是借助图形手段，清晰、有效地进行传达与沟通信息，其中，数据的可视化表示被定义为一种以某种形式提取的信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。

大数据可视化技术包含以下几个基本概念：

1.数据空间

数据空间是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。

2.数据开发

数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。

3.数据分析

数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。

4.数据可视化

数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

什么是成功的数据可视化？

1、数据可视化的概念 数据可视化，就是将相对抽象的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象而又直观地表达出数据蕴含的信息和规律。简单来说，就是把复杂无序的数据用直观的图像展示出来，这样可以一下就能清晰的发现数据中潜藏的规律。当然啦，数据可视化，不仅仅是统计图表。本质上，任何能够借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的方法都叫数据可视化。

2、数据可视化的发展 想要完全解读数据可视化，我们必须追溯它的起源。早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的数据库/财务软件，扩展到基于各类编程语言的可视化库，相应的应用门槛也越来越低。

3、数据可视化的优势 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。使用数据可视化的优势是显而易见的，它的传递速度快，数据显示具有多维性，可以更直观的展示信息。而且由于大脑记忆能力的限制，我们对数据的记忆很难维持，但是数据可视化把抽象的数据给图形化，就能更加深我们的理解和记忆。

4、数据可视化的流程

数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术, 还是一个具有方***的学科。一般而言，完整的可视化流程包括以下内容：

可视化输入：包括可视化任务的描述，数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等；可视化处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作，并将数据与视觉编码进行映射；可视化输出：基于视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成可视化作品。

实际上，从“数据可视化”的命名，便很容易看出数据可视化从业者如何开始可视化设计，那便是：处理数据，设计视觉，完成从数据空间到可视空间的映射, 必要时重复数据处理和图形绘制的循环组合。

到此，以上就是小编对于数据分析可视化的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析可视化的4点解答对大家有用。