數據可視化和數據分析與數據挖掘的目標都是從數據中心獲取信息與知識，但手段不同。 數據可視化將數據呈現為用戶易于感知的圖形符號，讓用戶交互地理解數據背后的本質；而數據挖掘與數據分析通過計算機自動或半自動地獲取數據隱藏的知識，并將獲取的知識直接給予用戶。 值得注意的是，數據挖掘與數據可視化是處理和分析數據的兩種思路。數據可視化更善于探索性數據的分析，例如，用戶不知道數據中心包含什么樣的信息和知識；對數據模型沒有一個預先的探索假設；探尋數據中到底存在何種有意義的信息。數據可視化也面臨諸多的問題和挑戰。臺州特制數據可視化平臺

數據可視化的展現方式數據可視化有諸多展現方法，不一樣的數據種類要挑選合適的展現方式。像Smartbi數據可視化工具就內嵌了豐富多彩的數據圖表，除開常見的的柱形圖、條狀圖、條形圖、面積圖、餅狀圖、點圖、車內儀表盤、走勢圖表外，也有和弦圖、圈餅狀圖、金字塔式、漏斗圖、K線圖、關系網、網絡圖、玫瑰圖、帕累托圖、公式圖、預測分析趨勢圖、正態分布圖、迷你圖、行政部門地圖、GIS地圖等各種各樣展現方式。Smartbi還集成了百度Echarts4.0作為基礎圖形控件，提供柱狀圖、散點圖、餅圖、雷達圖等幾十種動態交互的圖形，并支持3D動態圖形效果，如3D航線圖、3D散點圖、3D柱圖用于數據可視化展示。同時集成3D支持集成其他的HTML5圖形控件。寧波什么是數據可視化特價數據可視化的優劣勢有哪些？

可視化元素由3部分組成：數據可視化空間+標記+視覺通道可視化空間數據可視化的顯示空間，通常是二維。三維物體的可視化，通過圖形繪制技術，解決了在二維平面顯示的問題，如3D環形圖、3D地圖等。標記標記，是數據屬性到可視化幾何圖形元素的映射，用來數據屬性的歸類。根據空間自由度的差別，標記可以分為點、線、面、體，分別具有零自由度、一維、二維、三維自由度。如我們常見的散點圖、折線圖、矩形樹圖、三維柱狀圖，分別采用了點、線、面、體這四種不同類型的標記。

數據可視化的方向1.數據可視化的三個分支科學可視化、信息可視化、可視分析學2.數據可視化發展方向可視化技術與數據挖掘有著緊密的聯系可視化技術與人機交互有著緊密的聯系可視化與大規模、高緯度、非結構化數據有著緊密的聯系3.數據可視化技術的發展方向可分為以下三個方面:數據可視化技術的發展方向可分為以下三個方面:(1)可視化技術與數據挖掘將聯系更緊密。數據可視化可以幫助人類洞察出數據背后隱藏的潛在規律,進而提高數據挖掘的效率,因此,可視化與數據挖掘緊密結合是可視化研究的一個重要方向。(2）可視化技術與人機交互將聯系更緊密。更好地實現人機交互是人類一直追求的目標,而用戶與數據的友好交互,能方便用戶控制數據。因此,可視化與人機交互相結合是可視化研究的一個重要發展方向。(3）可視化與大規模、高維度、非結構化數據將聯系更緊密。目前,我們正處在大數據時代,大規模、高維度、非結構化數據層出不窮,要將這些數據以可視化形式完美地展示出來，并非易事。因此,可視化與大規模、高維度、非結構化數據的結合是可視化研究的一個重要發展方向。好的數據可視化作品可以高效、精細地傳達信息。

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數據可視化是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。臺州特制數據可視化平臺

本來數據挖掘與數據可視化就是密不可分的。智能數據分析所產生的的知識與人類所掌握的知識正是導致新的知識發現的根源。而表達、分析與檢驗這些差異必須用到人腦智能，必經之路是用視覺感知為通道。故而這里涉及到數據可視化的另一個分支：可視分析學(Visual Analytics)。不論從何種數據分析-可視化模型，都在可視化與數據挖掘之間構造了一個循環——互相影響的螺旋形上升的循環，終目的是在其中獲取知識。故而數據可視化絕不僅是用于顯示結果的統計圖，而是結合在整合數據分析過程中的不斷迭代的一份子，是與用戶交互的必經之路。并且其形式遠超基本統計圖型。臺州特制數據可視化平臺