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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
数据可视化公司
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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。
中心价值：多维分析的智能大数据可视化平台， 不仅仅只是呈现出数据，更能智能 分析，提供决策依据。
数据资源整合分析：构建数据分析模型库，实现数据发掘的模 型化分析；建立数据探索分析能力，发现 数据背后的隐藏规律。
进行数据可视：呈现打造数据全景可视化平台，形式表现； 数据及时更新，实时分类呈现。
BI数据可视化：丰富的数据可视化探索，3D立体化呈现， 提供定制式数据可视化解决方案。
数据可视化的主要目的是清楚地传达数据的含义，帮助解释趋势和统计数据，并显示过往数据分析文字报告无法看到的数据实时更新趋势。数据可视化运用可以帮助我们加强对数据信息的解释和理解，而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现，让我们从数据中获取见解变得更加容易。当数据分析用户希望查看分析结果并从中了解数据信息时，他们就可以使用数据可视化。
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。
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