数据采集方案承诺守信「纺友」

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

主要指的是技术上较为厉害的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

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，旨在帮助快速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。

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、-、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。

可视化的目的，是为了反映数据的数值、特征和模式，以直观、易于理解的方式，将数据背后的信息呈现给目标用户，辅助其作出正确的决策。但是通常，我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。如果在可视化图形中，将所有的信息不经过组织和筛选，全部机械的摆放出来，不仅会让整个页面显得-臃肿和混乱，缺乏美感；而且模糊了重点，分散用户的注意力，降低用户单位时间获取信息的能力。