数据可视化的显示空间通常是二维的，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。
数据可视化主流程中的几个关键步骤：数据采集:数据采集的方法和质量，可视化车间，很大程度上就决定了数据可视化的效果。内部数据采集：指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。外部数据采集：指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据。数据处理和变换:数据处理和数据变换，是进行数据可视化的前提条件，包括数据预处理和数据挖掘两个过程。
数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。数据可视化的实质是借助图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息，使通过数据表达的内容更容易被理解。因此，数据可视化的主要特点是：交互性。用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类、排序、组合和显示。可视性。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
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