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數據可視化的本質是視覺對話，數據可視化將數據分析技術與圖形技術結合，清晰有效地將分析結果信息進行解讀和傳達。 為什么要使用數據可視化監控大屏幕？ 當前很多企業都有面臨“信息孤島”問題，各部門各平臺數據信息無法實現融合、信息共享。
不能進行相關系統的系統聯動，使之在日常工作效率難以提高。相比于傳統圖表與數據儀表盤，數據可視化監控大屏幕，可以打破數據隔離，通過數據采集、清洗、分析到直觀實時的數據可視化，即時呈現隱藏在瞬息萬變且龐雜數據背后的業務洞察。通過交互式實時數據可視化大屏來實時監測企業數據，洞悉運營增長，助力智能高效決策。

可視化的目標和作用 傳統的可視化可以大致分為探索性可視化和解釋性可視化，按照應用來分，可視化有多個目標： 有效呈現重要特征 揭示客觀規律 輔助理解事物概念和過程 對模擬和測量進行質量監控 提高科研開發效率 促進溝通交流和合作 按照宏觀的角度看，可視化的三個功能： 信息記錄 信息推理和分析 信息傳播與協同 數據可視化分類 數據可視化包含三個分支，科學可視化（Sci Vis, Scientific Visualization ）和信息可視化（Info Vis, Information Visualization），以及后來演化出第三個分支：可視分析（VAST, Visual Analytics Science and Technology）這個從IEEE VIS 會議的分類中可以看出來。

科學可視化面向的是科學和工程領域數據，比如空間坐標和幾何信息的三維空間測量數據、計算機仿真數據、醫學影像數據，重點探索如何以幾何、拓撲和形狀特征來呈現數據中蘊含的規律。 信息可視化的處理對象是非結構化、非幾何的抽象數據，如金融交易、社交網絡和文本數據，其核心挑戰是針對大尺度高維復雜數據如何減少視覺混淆對信息的干擾。

近幾年來，隨著人工智能的興起，人們逐漸發現其實一些機器能比人做得更好的事情，同時也發現了一些事情需要借助人類 3 億年的進化本領。所以將可視化與分析進行結合，產生了一個新的學科：可視分析學。 可視分析學被定義為由可視交互界面為基礎的分析推理科學，將圖形學、數據挖掘、人機交互等技術融合在一起，形成人腦智能和機器智能優勢互補和相互提升。

北京四度科技擁有多個行業的數據可視化解決方案+數據可視化大屏實踐。合作熱線：18612192938.