标签：推理 基于 不同 str 软件 数据表 逻辑 nbsp 大数
1.数据可视化有哪些基本特征？
（1）易懂性，可视化可以使碎片化的数据转换成具有特定结构的知识，从而为决策支持提供帮助。
（2）必然性，大数据所产生的数据量必然要求人们对数据进行归纳总结，对数据的结构和形式进行转换处理。
（3）片面性，数据可视化的片面性特征要求可视化模式不能替代数据本身，只能作为数据表达的一种特定形式。
（4）专业性，专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应用的最后流程。
2.简述可视化技术支持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
（1）数据表达，数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展示数据信息。
（2）数据操作，数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求。
（3）数据分析，数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。
3.数据可视化对数据的综合运用有哪几个步骤？
（1）数据获取。数据获取的形式多样，大致可以分为主动式和被动式两种。
（2）数据处理。数据处理是对原始数据进行质量分析、预处理和计算等步骤。数据处理的目标是保证数据的准确性、可用性。
（3）可视化模式。可视化模式是数据的一种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、网络结构、电子地图等。
（4）可视化应用。可视化应用主要是根据用户的主管需求展开，最主要的应用方式是用来观察和展示，通过观察和人脑分析进行推理和认知，辅助人们发现新知识或得到新结论。
4.简述数据可视化的应用。
可视化应用主要是根据用户的主管需求展开，最主要的应用方式是用来观察和展示，通过观察和人脑分析进行推理和认知，辅助人们发现新知识或得到新结论。可视化界面也可帮助人们进行人与数据的交互，辅助人们完成对数据的迭代运算，通过若干步数据的计算实验生产系列化的可视化成果。
5.简述文本可视化的意义。
能够文本中蕴含的语义特征（例如，词频与重要度、逻辑结构、主题聚类、动态演化规律等）直观地展现出来。
6.网络（图）可视化有哪些主要形式？
（1）Noda研究人员及其组织机构社会网络图。
（2）基于节点连接的图和树可视化方法。
（3）基于空间填充的树可视化。
（4）基于边捆绑的大规模密集图可视化。
7.多数据可视化主要应用在哪种场景？
多维数据分析的目标是探索多维数据项的分布规律和模式，并揭示不同维度属性之间的隐含关系。多维可视化主要应用于多维数据广泛存在的基于传统关系数据库及数据仓库的应用中。
8.大数据可视化软件和工具有哪些？
（1）Excel
（2）Processing
（3）NodeXL
（4）ECharts
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lsm-boke/p/11963596.html
