數(shù)據(jù)可視化是一項起源于計算機圖形學、人工智能、科學可視化等領域的技術類型，它借助計算機對抽象信息，進行直觀的表示，由此讓信息展示更加方便，下面就讓我們就大數(shù)據(jù)的理論及實現(xiàn)方式進行深入的交流。

　　我們所看到的可視化數(shù)據(jù)主要由數(shù)據(jù)空間、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化四部分組成，由n維屬性、m個元素構建多維信息空間，在輔助工具及算法的推演及計算下，實現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)進行切片、塊、旋轉等動作剖析數(shù)據(jù)，再以圖形圖像的方式進行集中展現(xiàn)。表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息。

　　從技術上來說，大數(shù)據(jù)可視化的實現(xiàn)步驟也分為四個方面，分別是需求分析、建設數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市模型、數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉換、加載(ETL)、建立可視化分析場景，接下來我們分別看看每個步驟的用途是什么。

　　1、需求分析，這是可視化數(shù)據(jù)項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業(yè)務目標、業(yè)務范圍、業(yè)務需求和功能需求等內(nèi)容。

　　2、建設數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)集市的模型，這是基于需求分析建立起來的，除了數(shù)據(jù)庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術。

　　3、數(shù)據(jù)抽取、清洗、轉換、加載(ETL)，這一步驟則需要將數(shù)據(jù)從各個業(yè)務系統(tǒng)中抽離出來，由于數(shù)據(jù)質量的差異，因此需要不同的抽取程序，而清洗則是為了保證抽取的原數(shù)據(jù)的質量符合數(shù)據(jù)倉庫/集市的要求并保持數(shù)據(jù)的一致性，而整個ETL過程的核心部分，主要是對原數(shù)據(jù)進行計算和放大。

　　4、建立可視化場景，建立可視化場景是對數(shù)據(jù)倉庫/集市中的數(shù)據(jù)進行分析處理的成果，讓數(shù)據(jù)更加精準、清晰。

　　上述便是關于數(shù)據(jù)可視化https://www.heihuoshi.cn/的一些相關內(nèi)容，看到這你是否對這項技術有了更加深刻的了解呢？大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，其應用價值也在日趨提升。