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数据可视化技术包含以下几个基本概念：
①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：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：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：是指将大型数据集
图像数据采集
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视频作者：武汉纺友技术有限公司
数据可视化技术包含以下几个基本概念：
①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：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：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：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。
数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
通过可视化的形式来展现数据的分析结果和揭示数据模式和趋势，从而对数据进行“繁重的工作” 。从而使用户能够检查数据，理解数据含义，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的数据见解。良好的数据可视化使可视化分析更加有效，并向用户显示更好的见解，而更好的见解则使可视化更具吸引力。更容易为用户更好地了解他们的数据，增加收入并获得超越竞争对手的竞争优势。
一般来说数据可视化大屏当中获取的数据来自多种来源：结构化数据（以诸如Excel之类的关系数据库的形式）或非结构化数据（来自文本，视频，音频，照片，互联网和智能设备）。将该数据收集到本地服务器中，或者越来越多地收集到云数据库中。它们被转换为数据可视化并通过大屏和分析应用程序共享，以便用户可以做出更明智的，由数据驱动的决策。
数据可视化的显示空间通常是二维的，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
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