探索可视化数据库表格的优势与应用 (可视图表数据库)

在当今数据爆炸的时代，数据库的生成及管理变得日益重要。其中，展现数据的形式对于数据库的管理和应用也是至关重要的。而可视化数据库表格就是这个数据展现的一种形式。那么，什么是可视化数据库表格？它有哪些优势和应用呢？接下来，我们就来探索一下可视化数据库表格的优势与应用。

一、可视化数据库表格的定义及原理

可视化数据库表格通常是指将数据库中的数据以表格的形式进行呈现，并利用图表等可视化工具以图像化的形式进行展示。这样，从丰富多样的数据中可以轻松捕捉到其中的一些关键点或规律。可视化数据库表格通常应当包括以下几个方面数据：

1、文本数据：是数据库中最基本也是最广泛使用的数据。不仅包括表格的标识，也包括表格中各项数据的名称及其记录的数据信息。

2、数字数据：往往是拥有较多维度且需要进行多角度分析的重要数据。数字数据类别非常多，可以分为静态数据和动态数据，常见的有计数数据、百分比数据等。

3、多媒体数据：除了表格数据外，多媒体数据也具有重要的展现价值。特别是对于产品展示、宣传推广方面的数据库应用，多媒体数据能够为用户提供远程指导、产品观看以及互动等服务。

可视化数据库表格的原理主要是通过将数据按照一定的维度进行分组、排序、过滤等处理操作，并结合图表等可视化工具将数据以直观、易懂的形式进行展示和管理。

二、可视化数据库表格的优势

1、可视化化表格使复杂的数据易于理解：人类的视觉分析能力远远高于文字和数字分析能力。在数据分析中，将重要的数据通过图表、仪表盘等可视化工具进行展示，使得交流、理解和分析都变得更为简单和直观。

2、可视化表格有助于发现隐藏的数据模式：通过对数据进行分类、排序、过滤等操作，我们可以清楚地发现数据中可视化的模式，这些模式在数据的纯文本表述中是难以察觉的。

3、可视化表格能够实现数据的实时监控：在业务场景中，关键的数据需要近即可从，例如网站流量、销售额等。利用可视化的数据表格和图表进行实时监控，既能保证数据的及时性，又能提高决策的准确性。

4、可视化表格有助于数据的沟通和共享：一个优秀的可视化表格应当可以清晰的表达数据、展示主题、操纵数据。通过使用所有人都能看懂且易于理解的方式展现数据，可以增强沟通的效果，同时也能让大家更快地获得数据带来的价值。

三、可视化数据库表格的应用

1、商业分析：任何一家公司都需要分析，并在分析的基础上做出决策。无论是市场分析，还是客户行为分析，可视化数据库表格都能够帮助企业更好地完成分析和决策。

2、网站设计：现代网站运营流程中，需要及时了解网站的运营数据，例如转化率、网站用户活跃情况、用户留存等。利用可视化表格和图表进行实时监控，不仅能丰富数据处理的维度，提高决策的准确性，同时也能更好地展示数据。

3、数据挖掘：将海量的数据进行可视化展示，可以帮助从数据中挖掘出隐藏的规律，反过来优化业务流程。

可视化的数据表格是一种非常有效的数据展现方式。尤其在云计算和大数据时代，可视化数据库表格更需要得到广泛的应用和推广。它不仅能让我们理解更复杂的数据，而且可以及时发现一些有利趋势，从而更利于决策。随着互联网的日益发展，可视化的数据表格也会越来越受到欢迎，从而成为企业决策的必备工具。

相关问题拓展阅读：

• 数据可视化的工具有哪些
• 如何将数据进行数据可视化展现

数据可视化的工具有哪些

数据可视化的软件工具有：

1、RAWGraphs是一个在线的数据可视化开源工具，经常被用来处理Excel表中的数据。你只需要将数据上传到RAWGraphs中，设计出你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传到RAWGraphs的数据只会在网页端进行处理，保证了数据的安全性。

2、ChartBlocks是一个在线可视化工具，它的智能数据导入向导可以引导你一步一步地导入数据和设计图表，简单易用，还可以通过ChartBlocks一键在社交媒体（如Facebook和Twitter）上分享自己的图表。你还可以将图表作导出为SVG，PNG，JPEG格式的图片以及PDF，也可以生成源码并将图表嵌入到网站上。除了免费的个人账户以外，ChartBlocks还提供功能更加强大的专业账户和旗舰账户。一些数据可视化工具还为个人、团队和企业提供了不同的版本，这些工具比免费工具有更丰富的功能和技术支持。

3、Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，你可以轻松用Tableau将数据转化成你想要的形式。Tableau是一个非常强大，安全，灵活的分析平台，支持多人协作。你还可以通过Tableau软件、网页、甚至移动设备来随时浏览已生成的图表，或将这些图表嵌入到报告、网页或软件中。

4、PowerBI是微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。用户可以自由导入任何数据，如文件、文件夹和数据库，并且可以使用PowerBI软件、网页、手机应用来查看数据。PowerBI对个人用户是免费的，团队版也很便宜，单个用户每月只收取9、9美元。

开门见山，不说废话！

Hightopo

是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，专注于 2D 和 3D 图形界面组件数据可视化领域，用户遍及电信、电力、、交通、水利、公安、国防、医疗、金融、科研等行业。提供从 SDK 的 API 组件库到行业图标和三维模型资源库，构成了一站式的数据可视化解决方案。

主打产品 HT for Web（简称HT）是款基于 HTML5 标准浏览器技术、针对监控领域的数据可视化图形组件中间件，用于快速创建和部署，高度可定制化，并具有强大交互功能的拓扑图形及表盘图表等应用。其具有轻量、高效、易用和跨平台等特性，行业丰富的图标和三维模型资源库，一站式的数据可视化解决方案、形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，多年来已成为国内电信网管和工业互联网，数据可视化图形组态中间件领域的领导性品牌。

根据现场的 CAD 图、鸟瞰图、设备三视图等资料进行还原外观建模，通过 HT 实现可交互式的 Web 三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。

HT 工业互联网图形组态可视化，基于纯 HTML5（Canvas/WebGL/WebVR）的标准 Web 技术，满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台的（桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR）图形展示效果及交互体验。

HT 提供完备流水线作业工具链，从视图组件设计、丰富的图标设计、2D 图纸设计到 3D 场景设计皆有相应可视化，各工具创建的资源可直接共享复用。不仅解决了传统 2D 和 3D 设计分割独立、无法融合一体的痛苦；也解决了传统设计师和程序员使用完全不同的独立设计开发工具，导致设计和最终实现效果不一致且重复劳动的难题，真正实现了 2D 和 3D 无缝融合，设计师和程序员统一工具协同开发模式，达到产品开发的高速迭代，快速将想法变成 2D、2.5D 和 3D 的最终界面成果。

建立1：1高保真模拟，通过数字工厂三维场景为基础，展现矿业各个生产厂区的建设、运行情况、安全配备以及注意事项，达到逼真震撼的视觉效果。

可以构建现代化的，跨桌面和移动终端的企业应用，无需担忧跨平台兼容性，及触屏手势交互等棘手问题。

图表控件可实现数据可视化，图形化显示当前工业领域、商业领域、金融领域等不可或缺的元素，通常采用图表进行数据可视化展示，直观地显示数据、对比数据、分析数据。图表控件就是具有这一能力的控件，很多项目开发中都会需求图表控件。

AnyChart

AnyChart是基于JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件，可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用，可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。

AnyChar HTML5图表高度可定制且高度兼容。拥有纯JavaScript API，AnyChart图表内置客户端数据实时更新，多层次向下钻区和具体参数更新。强大的主题引擎使你通过一系列图表进行独特的演示体验，而PDF和图像输出能产出图书质量打印文档。

Highcharts

Highcharts是一款纯JavaScript编写的图表库，为你的Web网站、Web应用程序提供直观、交互式图表。当前支持折线、曲线、区域、区域曲线图、柱形图、条形图、饼图、散点图、角度测量图、区域排列图、区域曲线排列图、柱形排列图、极坐标图等几十种图表类型。

LightningChart.NET

LightningChart®.NET原名LightningChart Ultimate SDK。 LightningChart完全由GPU加速，并且性能经过优化，可用于实时显示海量数据-超过10亿个数据点。 LightningChart包括广泛的2D，高级3D，Polar，Smith，3D饼/甜甜圈，地理地图和GIS图表以及适用于科学，工程，医学，航空，贸易，能源和其他领域的体绘制功能。

Iocomp .NET WinForm

Iocomp .NET WinForm控件是一款100%由C#编写、充分利用GDI+的优点的工业仪表盘控件套装。是用于生成具有专业级外观的仪表的控件，其自定义的属性编辑器提供了“一行代码，全部搞定”的简单快捷的属性配置方法。Iocomp .NET WinForm控件包最多可提供了56种专业级控件以及绘图控件包组件。分为标准版(StdPack)、专业版(ProPack)、曲线版(PlotPack)、终极版(UltraPack)四个版本。

TeeChart for .NET

TeeChart for .NET是优秀的工业4.0 WinForm图表控件，官方独家授权汉化，集功能全面、性能稳定、价格实惠等优势于一体。TeeChart for .NET制图控件提供了一套出色的通用组件套件，可满足无数的制图要求，也针对重要的垂直领域，例如金融，科学和统计领域。制图控件提供了一套出色的通用组件套件，可满足无数的制图要求，也针对重要的垂直领域，例如金融，科学和统计领域。

MindFusion.Diagramming for WinForms

MindFusion.Diagramming for WinForms是一个能帮助你创建工作流和进程图表的.NET控件；数据库实体关系图表；组织图表；对象层次和关系图表；图表和树。它是基于对象－图表框，表格和箭头类型，将其归类分派给其他并结合成复杂的结构。该控件提供超过预先定义的50多种图表框，如自定义设计样式和对图表框着色等。

FusionCharts XT

FusionCharts XT作为FusionCharts图表套包的主打产品，是50万用户首选的跨平台、跨浏览器的JavaScript/HTML图表解决方案，它提供了所有通用的图表类型，同时它还支持 ASP、 ASP.NET、 PHP、 P、 ColdFusion、 Ruby on Rails、 JavaScript、甚至简单的HTML页面。它是你值得信赖的JavaScript图表解决方案，目前在全球有50万用户选择Fusioncharts来制作专业的JavaScript图表。

数据可视化工具：

PowerBI

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

Solver

Solver是一家专业的企业绩效管理(CPM)软件公司。Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

谷歌Fusion Tables

Fusion Table 是谷歌提供的数据管理平台。你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

Infogram

Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

我简单说一下

ECharts

在 ECharts 中平行坐标系（parallel）是一种常用的可视化高维数据的图表。平行坐标系的具有良好的数学基础， 其射影几何解释和对偶特性使它很适合用于可视化数据分析。通过echart给出的配置，就能按照配置文档， 渲染出图形。

D3

D3是一个工具库，可以使用给到的数据，绘制出对应的图形，也是很灵活了，但是需要一定的开发基础。

酷屏

酷屏是亿信华辰开发的一款数据可视化产品，产品中内置了上百种图形，并且提供了可视化的配置界面，通过简单的鼠标操作，就能将图形设置完成。并且产品支持接入各种类型的数据源，通过便捷的可视化处理，就能将数据与图形进行绑定，大大简化了使用多维数据的平行坐标图的复杂程度。

如何将数据进行数据可视化展现

有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表；有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表；有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表；有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的色彩搭配、动画创建生动并具有吸引力的图表。

1、确认需求

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同

优先级

，为下一步取数做准备。

数据可视化-派可数据

商业智能

BI

在确认需求的过程中，分析人员需要特别关注业务和数据的对应关系，按照数据词典将

数据仓库

中的指标、标签进行确认，对数据质量进行调研，更大程度提高数据可视化的准确性。

数据可视化是为了解决问题而制作出来的，所以实际制作分析的过程中必须紧贴企业

业务流程

，了解业务指标、属于什么专业方向的内容，更大程度地提升

数据分析

的准确性，提高图表展现信息的质量。

2、准备数据

数据可视化，千万不能忘了数据。不管前期规划再好，业务指标和需求之间的关系再贴合，没有数据你什么也分析不了。

数据可视化-派可数据商业智能BI

分析人员在进行可视化分析前，应该提前准备好任务所需的数据，做好分析前的准备工作。在这个阶段，分析人员可以

联合技术

人员，将后续数据可视化需要的指标、标签、维度等数据从数据仓库中调取出来，准备进行数据分析。

在准备数据的过程中，分析人员可以对业务数据进一步确认，和一线业务人员进行沟通协作，确认数据和业务之间相互贴合，数据也和业务变化一致。然后可以思考数据之间的关联，将关键数据整理进行标记。如果没有需要的数据就要及时寻找，看看对方是否能够临时填报、补录数据，增加数据的源头。

3、选择图表

图表的选择直接关系到可视化的呈现效果，一个合适的图表能够把数据之间的联系转化为直观的信息，相反错误的图表可能会将需求对象引向错误的方向。

数据可视化-派可数据商业智能BI

数据可视化分析人员必须了解所有主流的图表类型，知道每个图表适合做哪些分析，能够展现哪种类型的信息，举个例子，

折线图

、柱形图等能够轻易的展现事物的发展趋势，但如果你把某段时间销售数量变化趋势呈现在饼图上，那这个图表就没有任何意义了。

4、页面布局

分析人员将一张完整的页面分割成不同板块、层次，保证数据能够完全展现，同时设计人员还要注意划分信息的重要程度，在整体

视觉设计

中，把核心的数据指标放在最重要的位置，占据较大的面积，其余的指标按优先级依次在核心指标周围展开。

数据可视化-派可数据商业智能BI

当然，在实际的可视化分析过程中，管理人员给到的数据需求一般都会比较多，要求在同一页面上展现尽可能多的信息量。这时候设计人员就需要在满足计较关键信息、平衡布局空间以及简洁直观的基础上将数据划分为更多层次。

数据可视化-派可数据商业智能BI

5、数据可视化分析

在数据分析过程中，很多新手会有一个误区，经常会把各种各样的可视化图表装满几个屏幕，认为这样就可以把所有信息直观地展示给用户。实际上，用户并不需要那么多内容，相比复杂的信息展示，他们往往会更喜欢一目了然的内容设计，一眼就能看到关键信息。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，整个可视化图表页面中，色彩不宜太过丰富，颜色更好也不要太过鲜艳，把色彩对比强烈的颜色放到关键信息，用清晰的逻辑去呈现变化，突出重点部分，使用户产生更好地体验，这才是他们最希望看到的。

最后，回到数据分析本身，分析人员可以选择为制作完成的可视化图表附上自己从业务逻辑思考的信息，帮助用户更好地分辨图表展现的意义。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

1.明确数据指标

首先，我们得先搞明白这些数据是怎么来的、干嘛的，如果连这个都不清楚就会很难展开接下来的讨论或设计。数据是做好图表设计的前提，毫无疑问，一连串的数字对于设计师来说是枯燥无味的，幸亏前期的数据收集工作已有人做好，但是作为设计师有必要要求他们给到你的是尽可能精准的数据，否则，会导致接下来的工作前功尽弃。因此，当初步接触数据时更好能够解决以下几点：

理解数据及指标

分析数据

提炼关键信息

明确数据关系及主题

2.为谁设计，用户想要什么信息

需要明确的是，同一组数据在不同用户眼中所看到的信息是不一样的，因为，角色、岗位的不同就造成了他们所关注的重点、立场不同，不同人所发现的信息、得出的结论也是不一样的，所以，在图表设计时面对不同的使用者所强调的信息及交互方式都是不一样的。主要影响因素：

用户群体是谁？有什么特点

从数据中需要提炼的信息是什么

通过图表想要解决什么问题

关注的重点

3.明确设计目的与价值

实际上，图表设计跟一个产品设计的思路是相似的，定义设计目标这个过程很容易被设计师忽略，设计目标不是一成不变的，但并不意味着一开始就没有，前期缺少对设计目标的定义会导致设计师往往说不清楚为什么这样设计，那么，接下来的设计工作就像个无头苍蝇一样乱撞，没有方向感。有的时候，设计方案被推翻，究其根源往往是由于对源思考不明确导致的，设计目标需要大家共同定义并达成一致的方向，否则，方向不对，努力白费。

定义设计目标的过程需要站在用户的角度和数据的角度进行综合分析从而进行构建，一方面需要考虑用户如何更简单的分析、理解数据从而提高决策效率；一方面需要考虑数据本身如何更加精准、一目了然的传达给用户。

4.规划设计方案，选择合适的图表类型

在工作中，一些同学在设计图表时把大量的时间用在寻找图表素材上，然而这种都是在表面上寻找解决办法实际上本末倒置了，解决不了本质问题。数据可视化设计不是单纯的图表样式设计，虽然了解图表也很重要，但是，仅仅将数据变成漂亮的图表只是形式的改变而已，远远不够的

当前期我们已经清楚了用户要做什么，有了明确的设计目标，那么，选择图表的过程就是信手拈来的事。在选择图表类型之前，自己心里已经比较清楚了图表大概的效果（如：呈现不同时间段的数据-用折线图合适；呈现不同份额比例-用饼图合适；某个阶段的数据出现频率-用散点图合适），具体的图表选择大家可以参考 Andrew Abela 整理的图表类型选择指南图示，有兴趣的同学可以研究一下。

常见的图表类型基本上以下六种涵盖了绝大部分的使用场景:

曲线图 用来反映时间变化趋势

柱状图 用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势

条形图 用来反映项目之间的比较

饼图 用来反映构成，即部分占总体的比例

散点图 用来反映相关性或分布关系

地图 用来反映区域之间的分类比较

5.细化体验

前面我们谈论了很多图表设计前期的事，接下来谈一谈需要注意的几点细节，Dan Saffer 说过“更好的产品通常会做好两件事情：功能和细节。功能能够吸引用户关注这个产品，而细节则能够让关注的用户留下来”。毕竟细节设计成就卓越产品嘛

X坐标轴

考虑到不同屏幕或浏览器的适配问题，当X坐标轴标签文字显示过于拥挤时可将文字打斜放置，既保证了数据的正常阅读也不影响图表美观。

当X坐标轴标签为连续的年份时，不要墨守成规的写成“2023、2023…”，可以用简写的式“2023、16、17…”，看起来会简单、清晰很多。

数据分布规则

如果没有制定明确的数据显示规则，就会出现后端传什么数据，前端就展示什么数据，导致图表展示效果和可读性都很差，如果要解决这个问题就需要定义规则。

这里数据的展示和时间有关，所以，我们需要考虑的是某个时间段内展示多少个点才是合适的，而显示一个点由多长时间的数据聚合（点聚合区间是多少），具体如下图2-1-2

规则定义清楚后，后台在与前段交互的时候就会按照以上规则进行，最终实现效果如下图2-1-3

遵循设计原则

图表的设计价值在于精准、高效、简单的传递数据信息，更好能够让读者一目了然，即使做不到一目了然也应该具备自我解释的能力。所以，就要求在设计时应该增强和突出数据元素，减少和弱化非数据元素，具体应该注意以下原则：

1.删除

除非特殊场景的考虑，应尽可能的删除和数据非相关的元素:

背景色

渐变色

网格线

3D效果

阴影效果（如果具体操作需要强调的除外，如：鼠标Hover查看具体信息）

2.弱化

即使有必要保留非数据元素，也要弱化或隐藏它们，尽量使用淡色

坐标轴

网格辅助线

表格线

3.组织

把相关的数据元素进行合理的组织分类，不要指望把所有的数据元素都放入图表内，只要放关键的、重要的数据在图表内。

4.强调

对于已选的数据元素也要考虑优先级，明确哪些数据是需要重点突出的进行突出标识，以便读者能够快速get到重要信息。

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

人力资源构成模块

在大数据浪潮中，各行各业都在探索大数据的价值，人力资源行业也是如此。

只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析，才能对以上问题给出可量化的观点结论，而非原有的直觉和主观评估。

人力资源管理由六个模块构成，每个模块对企业发展都有深刻影响，商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。

HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力资源商业智能），即人力资源决策分析，是指借助专业的 BI 工具，对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析，使人力资源管理工作与企业经营连接，实现人力资源管理真正伴随企业战略变化，并真正实现人才拉动和驱动企业发展。

将现在商业智能BI 应用于人力资源管理，旨在深度激活企业人力资源数据价值，并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。

在人力管理方面，DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手，并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来，以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况，为管理者提供更智慧的数据判断基础。

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

目前应对这种情况更佳的解决方式是实现数据可视化，一、数据可视化概念，数据可视化是通过将数据、文本等资料在一起，运用图像的形式将信息展示出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。就是把哪些看起来抽象、不易理解的数据，通过一定的技术手段如数据可视化方式通过图形表达。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律。

二、基本流程，1、数据采集，数据采集是数据可视化的之一步，也是基础。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集，通常数据来源于企业内部的业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。2、数据处理和变换，数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。

可视图表数据库的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于可视图表数据库,探索可视化数据库表格的优势与应用,数据可视化的工具有哪些,如何将数据进行数据可视化展现的信息别忘了在本站进行查找喔。