二者之間有很重要的區別：探索性分析指理解數據并找出值得分析或分享給他人的精華。這就好比，在牡蠣中尋找珍珠，可能打開一百個牡蠣(嘗試很多種方法)才終找到兩顆珍珠。而解釋性分析，我們迫切希望能夠言之有物，講好某個故事--專注于兩顆珍珠。大多數時候我們匯報工作就是要做好解釋性分析的工作?？梢暬^程一個完整的數據可視化過程，主要包括以下4個步驟：確定數據可視化的主題提煉可視化主題的數據根據數據關系確定圖表進行可視化布局及設計數據可視化常用的軟件是什么？鎮江web數據可視化

智慧城市大數據可視化對城市管理中涉及的、民生、醫療、教育等數據分主題呈現，直觀展示出城市發展現狀和成就。同時從時間、空間、類別等多種維度進行交互展現，可凸顯熱點數據、預警突發事件，幫助相關單位掌握城市發展和監管工作，輔助管理決策。由此可見，大數據可視化適用于企事業單位和的經營決策、指揮決策和展覽展示等場景，可以幫助用戶提高決策能力和品牌展示效果。大數據可視化的服務方向有兩個，即智能實時分析和可視化互動展示。智能實時分析通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用和智能化數據挖掘分析，可以滿足業務監控、風險預警、市場分析等需求，更多的使用于PC端或者移動端等便攜設備上。衢州特制數據可視化特價我們認識到數據可視化的必要性,但缺乏數據可視化方面的專業技能。

數據可視化的意義在過去，很多人或許對數據可視化并沒有很直接的觀感，因為跟其打交道的數據應用模式無非就是EXCEL或是固定的數據模型或工具。但是隨著大數據時代的到來，數據量和數據復雜性增加，模型的復雜性也隨之增加。此時對于企業來說，內部業務系統之間的數據流通和分析結果的可視化是非常關鍵的工作，同時也是一個跨越性的挑戰。數據的可視化可以將復雜的分析結果以豐富的圖表信息的方式呈現給讀者。然而只有分析人員對目標業務活動有深刻的了解，才能更好地進行可視化展現。正如耶魯大學統計學教授愛德華·塔夫特（EdwardTufte）所說：“圖形表現數據，實際上比傳統的統計分析法更加精確和有啟發性?！睂τ趶V大新聞編輯、設計師、運營分析師、大數據研究者來說，他們都需要從不同維度、不同層面、不同粒度的數據統計處理中，以圖表或信息圖的方式為用戶（只獲得信息）、閱讀者（消費信息）及管理者（利用信息進行管理和決策）呈現不同于表格式的分析結果。

數據可視化在數據分析中發揮著重要的作用，很多人認為數據可視化是一個比較難的技術，其實并不是這樣的，數據可視化在數據分析中涉及到的眾多技術中算是一個比較簡單的技術。一般來說，數據可視化是以餅狀圖等圖形的方式展示數據，這幫助用戶能夠更快地識別模式，目的是讓客戶更直觀的了解數據。那么數據可視化的好處都有什么呢？下面我們就給大家介紹一下數據可視化的優點。數據可視化的個優點就是動作更快，這是因為人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。所以說，數據可視化是一種非常清晰的溝通方式，使業務能夠更快地理解和處理他們的信息。大數據可視化工具可以提供實時信息，使利益相關者更容易對整個企業進行評估。對市場變化更快的調整和對新機會的快速識別是每個行業的競爭優勢。正是由于這個優點，數據可視化越來越受到了大家的關注。數據可視化具體是什么含義？

數據可視化既是一門技術，又是一門藝術。的數據可視化作品可以高效、精細地傳達信息。本篇用3章的篇幅，淺顯地講述相關知識點，目標是讓讀者對數據可視化有一個基本的了解，初步認識數據類型，以及數據可視化的一些常用技巧。本篇的知識儲備尚能應付書本后續的數據分析及可視化實踐。但如果要深入研究建議讀者更廣范的去閱讀愛德華-塔夫特（Edward Tufte）等人專門論述數據可視化的書籍?！咝У目梢暬瘮祿梢宰屓顺浞掷盟槠瑫r間，更加快速、準確地獲取和處理信息。數據可視化領域的起源，可以追溯到二十世紀50年代計算機圖形學的早期。品質數據可視化信息

數據可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。鎮江web數據可視化

舉一個例子，對于氣象行業來說，有效利用大數據可視化至關重要。天氣模型會利用大量數據進行分析呈現，消費者收到的終預測通常是幾種模型分析的結果。企業也是一樣，當預測變得越來越復雜的時候，一種讓決策者能夠理解并快速采取行動的方式，或者說獲取數據分析結果并傳遞有效信息，是企業成功的必要條件。但是，很多決策者得到了這些結果，在沒有可視化的情況下，仍是需要分析人員解釋的。比如很多以數據分析服務為業務的乙方公司，有非常多個不同的數據源關聯各類具有不同數據屬性的復雜模型，那么如何以一種使其易于操作的方式向甲方解釋？這也是數據可視化存在的必要性，通過正確的圖形，甲方可以快速獲取并解讀不同維度的復雜數據結果。鎮江web數據可視化