4分钟前 图像数据采集欢迎来电「在线咨询」[纺友fa8230a]内容：数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3D图形来展示，使得数据更加的生动与形象。信息的质量很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，可视化可以帮助用户更好地理解数据信息，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相成的，数据赋予可视化以依据，可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以更好地提取有价值的信息。
大多数人对数据可视化的印象，可能就是各种图形，比如Excel图表模块中的柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图等等。数据可视化不是简单的视觉映射，而是一个以数据流向为主线的一个完整流程，主要包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射、用户交互和用户感知。一个完整的可视化过程，可以看成数据流经过一系列处理模块并得到转化的过程，用户通过可视化交互从可视化映射后的结果中获取知识和灵感。
数据可视化主流程中的几个关键步骤：数据采集:数据采集的方法和质量，很大程度上就决定了数据可视化的效果。内部数据采集：指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。外部数据采集：指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
既然是数据可视化，那么可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。ECharts在可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是表格数据、网状数据、场数据和几何空间（spatial）数据，像集合、列表等也是常用的数据集类型。这些基本数据集类型又是由不同的数据类组合构成的，这里的数据类是指可视化中所涉及的数据种类，主要包括四种数据类，分别是数据项、数据项的属性、链接（l
inks）、位置。数据项的属性又可分为类别型和有序型两种，其中有序型又进一步细分为序数型和数值型。
