数据采集公司承诺守信「多图」

数据可视化的主要目的是清楚地传达数据的含义，帮助解释趋势和统计数据，并显示过往数据分析文字报告无法看到的数据实时更新趋势。数据可视化运用可以帮助我们加强对数据信息的解释和理解，而且是以尽可能简单的图表可视化形式来表现，让我们从数据中获取见解变得更加容易。当数据分析用户希望查看分析结果并快速从中了解数据信息时，他们就可以使用数据可视化。




通过可视化的形式来展现数据的分析结果和揭示数据模式和趋势，从而对数据进行“繁重的工作” 。从而使用户能够检查数据，理解数据含义，并帮助他们从复杂的数据集中找到含义并获得有用的数据见解。良好的数据可视化使可视化分析更加有效，并向用户显示更好的见解，而更好的见解则使可视化更具吸引力。更容易为用户更好地了解他们的数据，增加收入并获得超越竞争对手的竞争优势。





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。



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（links）、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。