「数据可视化」多维数据可视化完成的方法研究，伴随着互联网和数据信息科学研究的发展趋势，因为数据的量和复杂性上的爆发式提高促使全球进入了大数据时期。技术性的迅速发展趋势让我们产生便捷也产生了史无前例的挑戰，以最大高效率迅速表述并应用数据变成当今关键的课题研究。

「数据可视化」多维数据可视化完成的方法研究，数据可视化(DataVisualization)根据将数据投射为非常容易认知的图型、标记、色调等，运用人的髙速信息收集工作能力为人的大脑出示数据的全方位信息，非常大水平上提升 了数据的了解性。而且能够形象化展现数据內部暗含的方式，对数据的进一步剖析和解决出示了基本。

「数据可视化」多维数据可视化完成的方法研究，多维数据可视化是将数据信息以某类图像处理数据可视化的方式展现出去，给观测者出示一种量化分析的方法，用于了解置入在数据中的隱藏信息。这种掩藏信息一般是出现异常信息和方式信息。出现异常信息会促使客户观查来到出乎意料的图像处理遍布信息，一般由出现异常的数据状况或是数据特点造成。根据互动式的数据可视化数据发掘能够观查数据的关键点，可以提升数据的可了解性和真实度。

1完成数据可视化的基础图表

数据可视化(DataVisualization)可以协助大家了解数据。一般应用图表来完成数据可视化，那麼在其中：柱形图、折线统计图、饼图等均为常见基础图表。

基础图表即简易的图表，非常容易了解，可以迅速地了解数据，更是”数据可视化”的最重要总体目标。数据可视化的目地就是要对数据开展数据可视化解决，以促使可以确立地、合理地传送信息。

1.1柱状图(BarChart)数据

基础图表之中更为普遍且最非常容易了解的就是柱状图。合适运用于二维数据集(每一个数据点包含2个值x和y)，层面之中的一个必须开展较为。

图1就是在我国智能电视机领域2014年激话总数便是二维数据，在其中的总数和知名品牌便是它的2个层面，激话总数是在其中一个必须较为层面罢了。此图以柱状高宽比开展体现数据的区别。人们双眼对柱状高宽比差能够迅速认知鉴别，实际效果相对性精确。但柱状图的不够取决于较为合适大中小型数据集。假如应用不一样颜色区别柱状地区实际效果更强。

1.2折曲线图(LineChart)数据

折线统计图合适好几个二维数据集开展数据较为。它可以用以二维的大数据集，针对一些发展趋势比单独数据点更关键的情景更加合适。

1.3饼图(PieChart)

饼图也是大家更为要用的基础图表，因为人们双眼对地区总面积尺寸的比较敏感。仅排序在工作簿的一列或一行中的数据能够绘图到饼图中。饼图3显示信息一个数据系列产品即在图表中绘图的有关数据点，这种数据源于数据表的行或列。在其中的每一个数据系列产品具备唯一的色调或图案设计而且在图表的图例中表明(图中右边为图例)。饼图中显示信息了各类的尺寸与各类总数的占比。饼图中的数据点显示信息为全部饼图的百分数。

当状况是必须体现某一一部分占总体的比例，例如储存空间应用占有率状况等。

1.4散点图(ScatterChart)数据

三维数据集能够应用散点图，在图上有两维数据用于开展较为。散点图就是指在多元回归分析中，数据点在直角坐标平面图上的布局图，散点图表明自变量随变量而转变的大概发展趋势，由此能够挑选适合的涵数对数据点开展线性拟合。散点图分成ArcGIS散点图、散点图引流矩阵、三维散点图。

假如必须对第三维数据开展鉴别，能够根据对图上每一个数据点再加上文本标识，或是还可以选用不一样颜色开展区别。

1.5气泡图(BubbleChart)数据

气泡图与散点图类似，不同点取决于容许附加添加一表明尺寸的自变量。气泡图根据数据点的总面积尺寸来体现它的第三维数据。是散点图的另一种转变方式。

图中的三个层面各自为销售总额、地区、占有率。数据点的总面积越大就可以意味着市场销售占有率越大。气泡图能够根据地区总面积的尺寸对第三维数据开展鉴别。假如将图上汽泡数据应用不一样色调或文字表明标志，能够应用气泡图对四维数据叙述。

1.6图表(RadarChart)数据

多维数据(四维之上)能够应用图表，在其中每一个层面数据务必能够排列。可是，假如当数据点超过6个的状况则没法开展鉴别。

图中中每一个数据点都具备六个层面，分别是沟通交流、服务项目、专业技术人员、市场销售、实行、主次工作能力。图上总面积越大的数据点表明越关键。应用图表必须配上文字表明更能提高讲解实际效果。

1.7基础数据图表比照

2图表和信息图层级的数据可视化的完成

数据可视化全过程包含：数据的收集、剖析、整治、管理方法、发掘等繁杂数据解决，再经室内设计师设计方案表达形式，随后技术工程师建立相匹配的数据可视化优化算法及技术性完成方式。

2.1数据可视化的组成因素

2.2根据图表和信息图层级完成数据可视化

根据提升动态性信息来出示数据可视化的视觉效果感受;

根据排版设计合理布局对信息的数据可视化叙事切实提升;

根据颜色对数据可视化数据的视觉冲击开展提高。

2.3数据可视化应用专用工具的挑选

客户应用的数据构造不会有一定的复杂性时，必须将数据呈现的五彩缤纷且具备易用性，必须将数据变换为管理决策信息并可以变成BI系统软件、剖析大会、汇报材料等数据剖析的专用工具，应当最先具备好几个应用性控制和主题风格，次之室内空间占有小并能将剖析結果立即置入到Web及有关系统软件上，最终自然务必简单易学。

总的来说，当代互联网数据极速提高则功能齐全的数据可视化技术性变成当今的关键每日任务，根据应用优秀的数据剖析技术性对大数据开展科学研究，数据可视化可以将大量的数据转成图表方式，更形象化地展现数据间的联络和转变，合理并妥善处理后高效率运用。公司才可以在市场竞争自然环境中得到 业务流程优点，是文中讨论此技术性的关键总体目标。