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数据可视化服务是什么？
数据可视化服务（DataLake Visualization）通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台，适应多个数据源，提供丰富多样的二维、三维可视化组件，采用拖放布局，旨在帮助定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景，有些人认为这只是把数据变成图表。
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数据可视化服务是什么？
数据可视化服务（DataLake Visualization）通常是指一个一体式的大数据可视化服务平台，适应多个数据源，提供丰富多样的二维、三维可视化组件，采用拖放布局，旨在帮助定制和应用自己的大数据大屏。
数据可视化服务的呈现有许多操作场景，有些人认为这只是把数据变成图表。他们可能没有想到，传统的图表只是静态数据，而大数据可视化服务做出实际的数据表示，结果是动态的。即使在什么表面上也是不同的，在移动端、大屏端显示，背后的技术要求肯定是不同的。
我们认识到了数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的技能，部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在展示沟通上力不从心。与此同时，对于可视化类型的选择，既不是纯粹美学，也不是完全个人化。一个不合适的方案，受众可能会觉得乏味或者费解，甚至可能造成和受众之间的信任壁垒。
为您的数据选择正确的数据可视化在数据可视化技巧中，这一技巧至关重要。有无数的可视化图。但是选择正确的选择很重要，这样才能有效地突出显示数据中的关键趋势。每个图都有特定的用途，应该知道在哪里使用哪个图。条形图他们提供了浏览的大量信息。例如，比较多年来两种不同产品的销售额。折线图对于可视化连续时间间隔内的数值趋势很有用。它们有效地捕获了数据中的趋势和模式，可用于比较多个值。这种数据可视化的一个示例是显示过去几个月公司月收入的趋势。散点图对于显示两个变量之间的关系很有用。使用散点图可以轻松发现数据中变量或离群值之间的任何相关性。例如，它可以用来比较房屋价格随客厅大小的变化。饼图适合于显示同一类别中项目的比例分布。但是，应谨慎使用它们，否则弊大于利。
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