數據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據的理論及實現方式進行深入的交流。

　　我們所看到的可視化數據主要由數據空間、數據開發、數據分析、數據可視化四部分組成，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，實現對多維數據進行切片、塊、旋轉等動作剖析數據，再以圖形圖像的方式進行集中展現。表示，并利用數據分析和開發工具發現其中未知信息。

　　從技術上來說，大數據可視化的實現步驟也分為四個方面，分別是需求分析、建設數據倉庫/數據集市模型、數據抽取、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，這是可視化數據項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容。

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

　　3、數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)，這一步驟則需要將數據從各個業務系統中抽離出來，由于數據質量的差異，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據的質量符合數據倉庫/集市的要求并保持數據的一致性，而整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。

　　4、建立可視化場景，建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，讓數據更加精準、清晰。

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