数据可视化的显示空间通常是二维的，数字政务，比如电脑屏幕、大屏显示器等，3D图形绘制技术解决了在二维平面显示三维物体的问题。
但是在大数据时代，我们所采集到的数据通常具有4V特性：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值）。如何从高维、海量、多样化的数据中，挖掘有价值的信息来支持决策，除了需要对数据进行清洗、去除噪声之外，还需要依据业务目的对数据进行二次处理。常用的数据处理方法包括：降维、数据聚类和切分、抽样等统计学和机器学习中的方法。
数据说白了就是一组可定性或可量化的值。随着计算机存储能力的大幅提高，人们对于数据的关注与日俱增，大数据一词近几年来也被人们频频提及。而数据可视化的主要任务是将数据转换为易于感知的图形。因此，为了准确的表达数据，我们需要了解一些数据相关的概念。在数据可视化中，我们通常不特别区分区间型和比值型，将其统称为数值型。进而可将数据类型进一步精简为三种：类别型、有序型、数值型。
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。
主要指的是技术上较为厉害的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
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