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什么是数据可视化？
数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，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。
报表类，如JReport，Excel，水晶报表，FineReport等！
数据汇聚成图像，图像汇聚成前台可视化驾驶仓！
通俗说就是点成线，线成面，不同的面组成图形，图形直观的展现在您面前。
不妥之处还请各位老师指正！
数据可视化是把数字类型的数字，用各种图表的方式呈现出来，方便人们查看，python 方面有很多数据可视化库，比如matplotlib，pyecharts等等，很多可视化库做的图表特别漂亮，小编明天的文章便是分享pyecharts数据可视化库，欢迎学习
随着互联网的快速发展，我们进入到一个新的时代，信息的处理速度也越来越快，在过去，我们分析数据用Excel便能完成工作，但如今，海量的数据让Excel处理数据的能力越来越慢，我们应该如何分析数据、展示数据，成为了新的课题。
可视化在数据分析流程中具有重要的意义，它往往体现了数据分析报告中的决定性一环，那什么是数据可视化呢？
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。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。
数据可视化的目标，首先在于做数据的目的。数据的目的在于“准确”、“清晰”的展示清楚一件事情的原貌。为了让数据看起来更加直观，让使用者能够第一时间读懂数据的目的，让数据本身更有说服力，因此数据可视化也带有三项目标。
1.准确：精确地展示数据的特征。
2.清晰：直观地了解数据目的信息。
3.美观：页面协调美观，让人感觉舒服。
那么，我们怎么才可以做好数据可视化？
首要就是选择合适的图表，但是选择图表需要考虑两个方面，数据想表达什么？各个类型的图表特性是什么？结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景，以下是“图形选择决策树”，一张图教你看懂如何选择合适的图表类型。
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。
数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。
数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
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