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技术知识分享 1🔴中国. 数据可视化基础 数据可视化技术的基础是数据预处理和图表设计。数据预处理包括数据清洗、数据转换和数据聚合，目的是将原始数据转化为适合可视化的格式。图表设计则需要根据数据类型和分析目标选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。柱状图：适用于展示不同类别之间的数据对比。折线图：适用于展示数据随时间的变化趋势。饼图：适用于展示数据的比例分布。散点图：适用于展示两个变量之间的关系。2. 实时监控的实现 实时监控是数字工厂中数据可视化技术的重要应用之一。
永(yǒng)远(yuǎn)记(jì)住(zhù)：「有(yǒu)效(xiào)的(de)数(shù)据(jù)可(kě)视(shì)化(huà)既(jì)是(shì)一(yī)门(mén)艺(yì)术(shù)，也(yě)是(shì)一(yī)门(mén)科(kē)学(xué)。」在(zài)开(kāi)始(shǐ)之(zhī)前(qián)，我(wǒ)还(hái)要(yào)提(tí)及(jí)下(xià)面(miàn)一(yī)句(jù)非(fēi)常(cháng)相(xiāng)关的(de)引(yǐn)言(yán)，它(tā)强(qiáng)调(diào)了数据可视化的🌵必要性。「一张图片的最大价值在于，它迫使我们注意到我们从未期望看到的东西。」——John Tukey 三、快速回顾可视化 本文假设一般读者知道用于绘图和可视化数据的基本图表类型，因此这里不再赘述，但在本文随后的实践中，我们将会涉及大部分图表类型。著名的可视化先驱和统计学家 Edward Tufte 说过，数据可视化应该在数据的基础上，以清晰、精确和高效的。
这里我将年份设置为2025至2025年（数据是从2025年到2025年）。在Node Type栏选择要分析的内容（keywords）。在最后一栏中选择裁剪算法和策略（自己试一下，看Q值和S值的区别）。设置完成🥝中国后点击GO按钮，在弹出的窗口中点Visualize，便能可视化我们的数据啦。当数据趋于稳定之后，即可获得一张可视化图谱，如下。
大数据可视化不断拓展计算分析维度，更加强调指导业务决策近两年，伴随着互联网、物联网的快速发展，中国数据量持续增加，大规模、多模态、非结构化数据层出不穷，要将越来越复杂多样的数据以可视化形式完美的展示出来,必须拓展数据可视化的计算分析维度。2025年，AI技术、湖仓一体化等为便捷型的数据可视化分析向智能可视化分析提供了全新的数据架构，推动大数据可视化进入面向智能化数据应用需求阶段，使得数据开发组件、自动作业调度和监控能力等方面进一步丰富和提升，拓展了数据可视化的计算分析维度。
常用的🎨可视化工具包括Python中的Matplotlib、Seaborn和Plotly库，以及商业化软件如Tableau和Power BI等。这些工具可以生成各种图表、图形和地图，以便更好地展示和解释数据。除了上述技术和软件，还有许多其他的工具和平台可以用于数据处理，具体选择取决于数据的特点、需求和预算。同时，随着技术的不断发展，新的工具和软件也在不断涌现，为数据处理提供更多的选择和可能性。
