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数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。数据可视化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。
可视化车间
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数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。数据可视化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。
把数据转化成有效的可视化形式（任何种类的图表）是让数据发挥作用的。图表是可视化的中心。要达到合适的数据用合适的图表展示，我们需要掌握图表的特性，可视化图表按其特性可分为分布类、流程类、占比类、区间类、关联类、趋势类、时间类和地图类，可视化图表众多，常用的包括柱图、线图、条图、地图、雷达图、矩形树图、气泡图、饼图、环图、仪表盘等。
可视化：过去，现在和未来概括地说，有三种类型的可视化分析：描述性，规范性和预测性。简单的类型是描述性分析，它描述已经发生的事情并提出其根本原因。规范分析能够使事情更上一层楼：除了帮助企业了解原因之外，它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可改善其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的，但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。
既然是数据可视化，那么可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间（spatial）数据，像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的，这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类，主要包括四种数据类，分别是数据项、数据项的属性、链接（links）、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种，其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。
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