数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。今天小编打算简单说说数据可视化的基本流程，一起来看看吧。
数据可视化的基本流程包括数据采集、数据处理和变换、可视化映射和人机交互。
一、 数据采集
要实现数据可视化首先得有数据，因此数据采集是数据可视化的第一步，同时这一步也在很大程度上决定了数据可视化的最终效果。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有 2种，即内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集，是指采集企业内部的活动数据，通常数据来源于业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。
二、 数据处理和变换
数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。 .gendan5.com/zs/nasdaq.html
进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。
三、 可视化映射
将数据进行清洗、去噪，并按照业务目的进行数据处理之后，就可以进行可视化映射环节了。数据可视化过程的核心是可视化映射，指把经过处理的数据信息映射为视觉元素的过程。
在此值得提及的是国内著名的大数据分析平台 ——Smartbi,其支持Excel内置的复杂的仪表盘样式，例如内建图形、背景、条件格式等等。同时它还能够支持ECharts图形库，包括瀑布、热力图、树图等等十几种可以实现动态交互的图形。Smartbi的可视化功能可以说是非常强大了。
四、 人机交互
通常我们面对的数据是复杂的，数据所蕴含的信息是丰富的。因此，在数据可视化的过程中要进行组织和筛选。如果全部机械的摆放出来，整个页面不仅会变得臃肿、混乱、缺乏美感，而且会出现主次不分的问题，导致用户的注意力无法集中，降低用户单位时间获取信息的能力。
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