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数据可视化的分析工具-数字可视化软件-大数据可视化产品。

数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现的数据可视化。在设计时，你可能会遇到以下几种常见的数据类型：
量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字
离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目
持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量
范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量、销售量

数据可视化产品（系统）的结构框架主要分为三层：数据存储层、数据计算层、数据展示层。

1.数据存储层

在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。

在考虑到数据因素，数据存储还会与权限管理相结合，实现不同角色的人员只能访问指定的数据（未来有机会再分享）。

2.数据计算层

这里的计算不是平时所说的聚合、排序、分组等计算，解释之前我们先了解一下数据分析的工作流程吧：

产品/运营人员提出数据需求，如“APP一周留存”；

分析师确认需求后需要明确本次分析需要的字段及分析方式；

数仓人员提供整理后的表格（数据模型，多张表join后合成的中间表）；

分析师基于数据模型进行可视化分析。

3.数据展示层

数据展示层分为两部分：一部分是对看图人的可视化，看图人包括：产品、运营、高层主管等。根据需求方的要求，将数据用适合的图表呈现，比如，趋势相关用折线图、数据明细用表格、留存用漏斗图。另一部分是对作图人的可视化，作图人主要是分析师。让分析师用可视化的操作，来代替尽可能多的SQL语句输入。常见的可视化工具中，可以快捷得将数据模型中的字段拖拽到维度/度量（可理解为X、Y轴）中。

通过可视化产品（系统）结构学习，我们不难看出，实现数据可视化的操作过程包括：数据连接（存储）、制作数据模型（计算）、制作图表（展示）。

如何实现大数据可视化系统.中琛魔方大数据分析平台表示正确适当的可视化使得讲故事变得很简单。它也从复杂、枯燥的数据集连接了语言、文化间的代沟。所以不要仅仅是展示数据，而是要用数据讲故事。

数据可视化的分析工具-数字可视化软件-大数据可视化产品。

数据可视化方法有静态图表、动态图表、地理可视化、3D可视化、交互式可视化、文本可视化和大数据可视化等。详细介绍：1、静态图表是常见的数据可视化方法之一，通过使用各种图表库，我们可以创建各种静态图表，如折线图、柱状图、饼图等；2、动态图表可以在时间轴上展示数据的变化。通过使用JavaScript库，我们可以创建各种动态图表，如实时更新的折线图、动态地图等等。

本教程操作系统：Windows10系统、Dell G3电脑。

数据可视化是指将数据转化为图形、图表、地图等形式展示出来，以便于人们更直观、更易理解地分析和获取信息。作为一个程序员，我们可以使用多种方法来实现数据可视化。以下是一些常见的数据可视化方法：

静态图表：静态图表是常见的数据可视化方法之一。通过使用各种图表库（如matplotlib、ggplot等），我们可以创建各种静态图表，如折线图、柱状图、饼图等。这些图表可以很好地展示数据的趋势、分布和比例。

动态图表：与静态图表相比，动态图表可以在时间轴上展示数据的变化。通过使用JavaScript库（如D3.js、Highcharts等），我们可以创建各种动态图表，如实时更新的折线图、动态地图等。这种方法可以帮助我们地理解数据的变化过程。

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三维可视化是用于显示描述和理解地下及地面诸多地质现象特征的一种工具，广泛应用于地质和地球物理学的所有领域。三维可视是描绘和理解模型的一种手段，是数据体的一种表征形式，并非模拟技术。它能够利用大量数据，检查资料的连续性，辨认资料真伪，发现和提出有用异常，为分析、理解及重复数据提供了有用工具，对多学科的交流协作起到桥梁作用。

三维可视化是根据数据体的透明度属性,假定地下界面的反射率是地下界面的原始、真正的三维模型，本质上讲，它是由三维空间中的构造、地层及振幅属性综合组成的。无论是做三维区域分析，还是做特定前景目标评价（包括流体界面识别），都可以通过这种‘进去看’的方式来快速完成。在基于三维象素的立体可视化中，每个数据样点都被转换成为一个三维象素（其大小近似面元间距和采样间隔的三维象素）。每一个三维象素具有与原三维数据母体相对应的数值，一个三色（红、绿、蓝）值以及一个暗度变量，该变量用来调整数据体的透明度。这样，每一个地震道被转换成为一个三维象素柱。

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高的技术方法，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。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

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。但是，这并不就意味着数据可视化就因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，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。然而，设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也就是传达与沟通信息。

数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。

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