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数据可视化被许多学科视为视觉传达的现代等价物。它包括创建和研究数据的可视化表示。为了清晰有效地传递信息，数据可视化采用了统计图形、图表、信息图形等工具。数字数据可以用点、线或条进行编码，以直观地传递定量信息。有效的可视化帮助用户分析和推断数据和证据。它使复杂数据更易于访问、理解和使用。用户可能有特定的分析任务，例如比较或理解因果关系。图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）遵循该任务。表格通常用于用户查找特定度量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中一个或多个变量的模式或关系。
数据可视化不仅是一门艺术，也是一门科学。有人认为它是描述性统计的一个分支，也有人认为它是一种植根于理论的发展工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。这些数据的处理、分析和交流给数据可视化带来了道德和分析上的挑战。被称为数据科学家的数据科学领域和实践者有助于应对这一挑战。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化、探索性数据分析和统计图形密切相关。自2000年以来，数据可视化已经成为科学与信息可视化相结合的一个活跃的研究、教学和开发领域。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅是传达清晰，更是激发受众的参与和关注。
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在这个信息爆炸的时代，数据可视化的目的是通过图形高效、清晰地交换信息。
大数据可视化是大数据产业链的基础支撑产业。在大数据行业，数据可视化的作用是更好地共享和传递数据信息，更好地服务于态势监测和综合决策。这是一个技术与艺术充分结合的领域。大数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户感知数据最直接的环节。
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