狭义的数据可视化是将数据（数据可视化增强了数据的解释力与吸引力）

什么是数据可视化?

1、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，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。

2、可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

3、简单的来说数据可视化就是根据数据的特征、性质等属性，通过图形图像等合适的方式，将数据直观的有概念性的展示出来，帮助大家更好的、更清晰的理解数据，掌握数据中的有用信息。

4、这些术语都可以用来描述数据可视化，但它们的使用场景和含义略有不同。 Table通常指的是一种结构化的数据展示方式，主要用于给定数量的数据进行分组和统计，并以行列的形式进行呈现。表格通常用于比较不同组之间的数据差异以及进行数据计算。

5、数据可视化的作用和意义是数据分析的延伸，更是对数据分析进行的完善和补全，所以数据可视化不仅弥补了传统数据分析的缺点，还有了进一步的发展，为数据添加了交流、互动等特征。数据可视化 - 派可数据商业智能BI 数据可视化让数据更容易被消化。

什么是数据可视化?小白怎样快速上手?

1、数据可视化是利用各类图表及图形化的设计手段将复杂不直观的数据有逻辑的呈现出来，而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，从而指导经营决策，挖掘数据背后的商业价值。

2、简而言之，数据可视化是数据的可视化表示。可视化数据的目的是使用图表和图形从数据中获得清晰的见解。从商业智能的角度来看，数据可视化可帮助业务用户根据其数据更好地运营其业务。

3、数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。

4、定义，数据可视化是将抽象的数据转化为易于理解的图形，帮助我们洞察数据背后的模式和趋势。通过视觉呈现，它增强了信息的直观性和吸引力。

数据可视化是什么数据可视化是什么

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。

让数据展现更为直观和容易理解，已经迅速成为信息数字化管理的重要组成部分，被广泛应用到各行业中。数据可视化应用可分为三类：①宏观态势可视化：宏观态势可视化是指在特定环境中对随时间推移而不断变化的目标实体进行觉察，可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势，可以很快掌握某一领域的整体态势、特征。

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。

数据可视化的作用是什么

1、数据可视化的作用可以归纳为：提高理解和沟通能力、发现潜在趋势和模式、提升决策质量和效率。提高理解和沟通能力：数据可视化可以将复杂的数据转化为易于理解的形式，使得受众能够更直观地了解数据背后的信息和意义。

2、数据可视化的作用是帮助人更好的分析数据，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。

3、数据可视化的主要作用是增强数据理解，提升沟通效率。详细来说，数据可视化能够将大量的、复杂的数据以图形、图像的形式展现出来，使得用户可以更直观、更快速地理解数据。它充分利用了人类视觉系统对图形图像的快速处理能力，帮助用户更好地洞察数据背后的规律和趋势。在商业环境中，数据可视化尤其重要。

数据可视化的核心内容

1、数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。

2、数据可视化的基本原则包括： **简化原则**：数据可视化应该尽可能地简化，但也要保持信息的完整性。 **对齐原则**：在视觉元素的位置、大小和形状上保持一致，增强元素的视觉连续性。 **对比原则**：通过调整颜色、形状和尺寸等视觉元素，强调重要的数据点。

3、数据可视化的主要任务不包括的内容如下：数据清洗和整合：在数据可视化之前，需要对数据进行清洗和整合，包括删除重复数据、填充缺失值、将不同数据源的数据整合在一起等。数据分析和挖掘：在进行数据可视化之前，需要进行数据分析和挖掘，以确定需要展示哪些数据和如何展示它们。

4、最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

5、数据可视化的要求一：提前规划；数据可视化的要求二：锁定重点；数据可视化的要求三：格式规范；数据可视化的要求四：字体适中；数据可视化的要求五：视图清晰；数据可视化的要求六：图表取色。

6、特点 抽象性：数据流程图去掉了具体的组织机构、工作场所和物质流的细节，只保留了信息和数据存储、流动、使用及加工的核心内容。概括性：它将系统对各种业务的处理过程相互联系起来，形成一个整体的视角，而不是孤立地看待每一个处理过程。