数据可视化在数据分析中是一个十分重要的技术，我们在进行数据分析知识的学习中一定不能够忽视数据可视化的学习，那么什么是数据可视化呢？一般来说，数据可视化就是根据数据的特征以及性质，找到合适的方式使其可视化，将数据直观的展现出来，这样就能够帮助大家理解数据，找出数据中的信息。在这篇文章中我们就详细的给大家介绍一下数据可视化的知识。
数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。这足以说明数据可视化的重要性。为了让大家更好的理解数据可视化，首先我们给大家介绍一下数据可视化的基本概念。第一就是数据空间。具体就是由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。而数据开发就是利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。数据分析就是对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而可以多角度多侧面的观察数据。数据可视化就是将大型数据集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。
那么数据可视化的流程是什么呢？其实我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构，通过视觉的方式把它表现出来。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。如果从技术上来说，大数据可视化的实施步骤主要有四项，第一就是需求分析，第二就是建设数据仓库或者数据集市模型，第三就是数据抽取、清洗、转换、加载，第四就是建立可视化分析场景。
其中，需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、用户的需求等内容。这就是数据可视化的第一个步骤。
而数据可视化的第二个步骤就是建设数据仓库和数据集市的模型。数据仓库和数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库和数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
数据可视化的第三个步骤就是数据抽取、清洗、转换、加载。数据抽取是指将数据仓库或者集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库和集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库和集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
数据可视化的最后一个步骤就是建立可视化场景。我们建立可视化场景是对数据仓库和集市中的数据进行分析处理的成果的目的就是让用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业和单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
关于数据可视化的知识我们就给大家介绍到这里了，相信大家看了这篇文章以后对数据可视化有了一定的了解，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解数据可视化的知识。