什么是數據可視化？數據對于大多數人來說只是一個概念，大數據尤其如此。以比特方式存儲在電腦中的數據，對我們并沒有什么用。比如下面這個數據記錄，對于大多數人來說，這是一串毫無意義的數據：[{'編號': '001' , '年齡': 15 , '身高': 165 , '體重': 59 } , {'編號': '002' , '年齡': 18 , '身高': 195 , '體重': 78 } , {'編號': '003' , '年齡': 16 , '身高': 170 , '體重': 63 } ]因為這些數據沒有帶入任何場景，也沒有任何上下文提示，更不符合大多數人的閱讀習慣（這是json格式的數據表示），這只能稱之為數據數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。南京三維數據可視化

數據可視化到如今，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）已經開始模糊數字化世界和真實的世界，新興起的腦機接口技術則將人類推向了人機融合的未來。人類正在朝著比特化生存的大路狂奔而去，未來難以確定，但是有一點可以肯定的是，您的生活正在被量化。相比于個體的人來說，企業組織則早就是數字化的先鋒。從早的業務電算化，到業務信息化的發展過程中，企業就創建了大量基于軟件和互聯網的業務系統。如今ERP（EnterpriseResourcePlanning，企業資源計劃系統）、CRM（CustomerRelationshipManagement，客戶關系管理系統）等信息系統更是企業的標配，一些大型企業集團經過20多年的信息化建設，甚至形成了幾十種、數百種業務信息系統，而這些用比特記錄的業務系統的點點滴滴正在形成龐大的數據池。杭州怎樣數據可視化怎么樣數據可視化一般用于什么途徑？

二者之間有很重要的區別：探索性分析指理解數據并找出值得分析或分享給他人的精華。這就好比，在牡蠣中尋找珍珠，可能打開一百個牡蠣(嘗試很多種方法)才終找到兩顆珍珠。而解釋性分析，我們迫切希望能夠言之有物，講好某個故事--專注于兩顆珍珠。大多數時候我們匯報工作就是要做好解釋性分析的工作。可視化過程一個完整的數據可視化過程，主要包括以下4個步驟：確定數據可視化的主題提煉可視化主題的數據根據數據關系確定圖表進行可視化布局及設計

經過三次信息化浪潮的洗禮，將生活的點滴進行數字化記錄和存儲，已經變得司空見慣。將中的美好瞬間記錄成數字化圖片，錄下小寶寶剛剛學會走路的可愛影像；或者用apple watch記錄下心跳，用以規律的運動和飲食；或者用便攜式電子設備記錄下血糖數值，科學指導用藥。到如今，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）已經開始模糊數字化世界和真實的世界，新興起的腦機接口技術則將人類帶向了人機融合的未來。人類正在朝著比特化生存的大路狂奔而去，未來難以確定，但是有一點可以肯定的是，您的生活正在數據可視化和被量化。數據可視化通常怎么做？

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。數據可視化應該怎么做才能達到一個好的效果？臺州標準數據可視化

我們認識到數據可視化的必要性,但缺乏數據可視化方面的專業技能。南京三維數據可視化

數據可視化的第三個好處就是能夠理解運營和結果之間的連接，具體就是數據可視化允許用戶去跟蹤運營和整體業務性能之間的連接。在競爭環境中，找到業務功能和市場性能之間的相關性是至關重要的。我們可以用一個案例來說明，比如說一家軟件公司的執行銷售總監可能會立即在條形圖中看到，他們的旗艦產品在西南地區的銷售額下降百分比。然后，相關主管可以深入了解這些差異發生在哪里，并開始制定計劃。通過這種方式，數據可視化可以讓管理人員立即發現問題并采取行動從而及時止損。在這篇文章中我們給大家介紹了數據可視化的優點，其實數據可視化的優點是有很多的，這也是數據可視化被大家關注的原因之一。我們會在后面的文章中繼續給大家介紹一下數據可視化的優點。南京三維數據可視化