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在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。
图表甚至动态图的形式可将数据更加直观地展现给用户，从而减少用户的阅读和思考时间，以便很好地做出决策。
可视化技术是最佳的结果展示方式之一，其通过清晰的图形图像展示直观地反映出最终结果。
数据可视化是将数据以不同的视觉表现形式展现在不同系统中，包括相应信息单位的各种属性和变量。
数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。
随着大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据进行抽取、归纳及简单的展现。
新型的数据可视化产品必须满足互联网上爆发的大数据需求，必须快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性。
1)实时性
数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速收集分析数据，并对数据信息进行实时更新。
2)操作简单
数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点。
3)更丰富的展现
数据可视化工具需要具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求。
4)多种数据集成支持方式
数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
数据可视化技术是一个新兴领域，有许多新的发展。
企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。
主流编程工具包括 3 种类型：从艺术的角度创作的数据可视化工具，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言。
从统计和数据处理的角度创作的数据可视化工具，R 语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形处理。
介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js 是一个不错的选择，像 D3.js 这种基于 JavaScript 的数据可视化工具更适合在互联网上互动式展示数据。
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