数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系。
数据可视化的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，做到美学形式与功能齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
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。
1.知道数据可视化的目的
2.注重数据的比较
3.建立数据指标
4.展示的形式从总体到局部
5.注重听觉上的描述
6.增加图形的可读性和生动性
1.数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。
2.数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，与数据挖掘密切相关。
3.数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图（entERPrise view）所需的人员、过程和技术。
4.数据管理，又称为“数据资源管理”，包括所有与管理作为有价值资源的数据相关的学科领域。
5.数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用。
6.电商数据可视化，获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，电商数据通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
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