数据抽取、清洗、转换、加载（ETL）数据抽取是指将数据仓库/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。
播放动画：一般来是提供播放功能，像看视频一样，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。总结 数据可视化形式多样，思考过程也不尽相同。
商务数据可视化的步骤主要包括：确定目标、数据收集、数据清洗、选择可视化工具、数据可视化设计、测试和修改、发布和分享。 确定目标 首先，要明确数据可视化的目的。这有助于确定需要收集哪些数据，以及如何展示这些数据。
个人以为数据可视化服务商业分析的经典过程可浓缩为：从业务与数据出发，经过数据分析与可视化形成报告，再跟踪业务调整回到业务，是个经典闭环。下图为可视化组件的“框架图”：可视化最基本的形式就是简单地将数据映射成图形，大脑可以在数字与图形间来回切换从而寻找模式。
整个设计过程很简单，一旦你审查了这个过程，它应该是常识：定义问题 定义要表示的数据 定义表示数据所需的维度 定义数据的结构 定义可视化所需的交互 定义问题 与任何用户体验工作一样；第一步是定义信息可视化将解决的问题。
1、数据清理和预处理：- 对数据进行清理，处理缺失值、异常值和重复数据。标准化数据格式，确保数据质量。 数据整合：- 将来自不同源头的数据整合到一个单一的数据仓库或数据湖中，以便进行分析。
2、数据预处理：在进行数据清洗之前，需要对数据进行预处理，包括数据格式转换、去重、缺失值填充等。这有助于提高数据质量和准确性。数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、过滤、纠错、标准化等操作，以消除数据中的错误、冗余和不一致性。
3、**数据清洗和预处理：- 对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复数据。标准化数据以确保一致性。 **选择可视化工具：- 选择适合您的需求的可视化工具，例如Tableau、Power BI、QlikView等。这些工具可以帮助您创建仪表板和图表，展示供应链数据。
数据处理包括数据收集、清洗、转换、分析和可视化等内容。数据收集：数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括传感器技术、调查问卷、数据库查询等。数据收集需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的处理和分析工作能够得到可靠的结果。
数据处理主要包括计算测量量的平均值：取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。实验数据的处理方法： 平均值法，取算术平均值是为减小偶然误差而常用的一种数据处理方法。
数据抽取与集成。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。
数据预处理的方法有：数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。
数据采集：采集所需的信息。数据转换：把信息转换成机器能够接收的形式。数据分组：指定编码，按有关信息进行有效的分组。数据组织：整理数据或用某些方法安排数据，以便进行处理。数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
阿里云的防疫力量：免费疫情数据分析与可视化神器 在抗疫战场上，阿里云推出的新冠疫情分析App犹如一盏明灯，凭借其强大的数据处理和可视化功能，为全球范围内的政府、社区和开发者提供了一站式的疫情信息掌控平台。这款应用是阿里云日志服务中台的杰作，凭借其免费开放的优势，助力我们更好地理解和应对疫情动态。
【数据可视化】揭秘中国新冠疫苗接种的惊人成就/ 在疫情肆虐的全球背景下，疫苗接种成为了防控的关键环节。中国以实际行动践行了科学防控的理念，疫苗接种工作进展迅速，让我们通过数据可视化深入探讨。
阿里DataV：阿里DataV是由阿里云推出的一款全球领先的数据可视化工具，旨在帮助企业快速构建可视化应用和数据决策平台。该软件具有高效、智能、灵活的特点，支持多种数据源和数据格式，可以满足不同行业和应用场景的需求。Excel：Excel是最常用的数据分析软件之一，因为简单易用，大多数人都熟悉它。
新冠肺炎疫情发生以来，我校把学生生命安全和身体健康放在首要位置，认真贯彻落实疫情防控指挥部决策部署，把疫情防控作为当前学生工作首要政治任务，统一思想，积极应对，精准施策，扎实推进学生疫情防控和思想政治教育工作，以实际行动诠释使命担当。 一是迅速响应，周密部署。
数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。
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。
什么是数据可视化？可视化通俗来讲是将数据变成可以被看见的数据图表，更通俗易懂美观，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述探索真实的世界。
数据可视化是什么意思 数据可视化理解起来很简单，只需要将其拆分为“数据”和“可视化”两个词，就很容易明白，数据可视化指的是利用图形化、可视化手段，将数据转化为可视化图表，然后通过统计分析方法，获取数据背后隐含的价值信息，以更直观的形式为企业提供信息支撑，辅助管理人员进行发展决策。
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。
数据可视化是一种让信息一目了然的方式，它通过图形语言轻松传达复杂数据，让你我之间的沟通不再有障碍。但是，你知道哪个选项关于数据可视化不准确吗？信息清晰易懂图表选择是数据可视化的重要环节，它能够让数据说话，确保信息清晰易懂，不遗漏任何细节。
大数据可视化技术不仅可以用图形、曲线、二维图形、三维体和动画来显示数据，还能对数据模式和相互关系进行深入的可视化分析。通过大数据可视化技术，我们可以轻松地探索数据的内在联系，挖掘出隐藏在数据中的商业价值。实践与应用数据可视化技术的应用场景非常广泛，包括但不限于市场分析、产品调研、用户研究等。
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
适合的数据：一个分类数据字段、一个连续数据字段功能：对比分类数据的数值大小数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的位置、连续数据字段映射到矩形的高度分类数据也可以设置颜色增强分类的区分度适合的数据条数：不超过 12 条数据分布类分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。
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高级的技术方法。
可视化（Visualization）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。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换。这是为了加深用户对数据的感知，常用方法有对比和比喻。感知就是一个将数据由抽象转化为具象的过程。对比 比如下图就是一个介绍中国烟民数量的图表。
