數據可視化是一個通用術語，描述了通過將數據轉化為圖形表格方式幫助人們理解數據重要性的任何努力。數據可視化軟件可以使基于文本的數據無法檢測到的模式，趨勢和相關性更易于識別和識別。
當今的數據可視化工具超越了Excel電子表格中使用的標準圖表和圖表，以更復雜的方式顯示數據，例如 信息圖表，刻度盤和儀表，地理地圖，迷你圖，熱力圖以及詳細的條形圖， 餅圖和折線圖表。圖像可能包含交互功能，使用戶可以操縱它們或鉆取數據以進行查詢和分析。當數據更新或預定義條件發生時，用于提醒用戶的指標也可以包含在內。
它是一個處于不斷演變之中的概念，其邊界在不斷地擴大。主要指的是技術上較為高級的技術方法，而這些技術方法允許利用圖形、圖像處理、計算機視覺以及用戶界面，通過表達、建模以及對立體、表面、屬性以及動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。與立體建模之類的特殊技術方法相比，數據可視化所涵蓋的技術方法要廣泛得多。
根據來自紐約大學著名教授、數據可視化分析領域專家邁克爾.弗蘭德在加拿大國家科學與工程研究委員會的相關研究網站上的學術文章顯示，數據可視化經歷了近5個世紀的時間演化，從最初的簡單圖形數據統計、地圖數據測繪、簡單的餅圖或者柱狀圖演示發展到現今的實時交互的
大數據可視化分析，人類對于數據可視化也達到一個巨大的需求爆發點。
邁克爾.弗蘭德認為另一個里程碑是20世紀60年代電子計算機的誕生，它徹底地改變了現代
數據分析工作。1957年，出現了第一個用于計算的高級程序語言Fortran，從此用于統計數據的高效的計算機處理工具開始慢慢出現。到60年代晚期，大型計算機已廣泛分布于西方的大學和研究機構，使用計算機程序繪制數據可視化圖形逐漸取代手繪的圖形。計算機對數據可視化的影響：高分辨率的圖形和交互式的圖形分析，提供了手繪時代無法實現的表現能力。
簡單的可視圖表
實現人機交互的移動可視化平臺、海量數據的采集與建模、實時數據的分析與決策成為可視化分析領域近年來移動
BI方案供應商的重要研究放心，例如上海迪斯尼自開園以來就運用可視化分析針對用戶畫像、用戶應用需求、行為喜好習慣方面進行綜合研究，并實時分析，比如樂園不同區域即時的游客人數、游客的年齡結構與出行家庭狀況、在樂園的購物偏好與習慣、持有移動設備的品牌與屏幕配置等等，都在移動數據可視化系統中可實時分析展示。
進而從迪斯尼的樂園游客不同的年齡結構、家庭結構、消費習慣與能力、產品喜好等等方面幫助精準廣告投放以及產品營銷。比如對用戶了解更精準，迪斯尼樂園可根據會員在大數據庫中采集的身份信息進行微信廣告推送，也可以根據
數據采集定位游客的親子互動需求情況，孝子年齡性別是否適合參加此類樂園策劃活動等等。這些效果實現就需要實時采集數據與科學化模型分析，相應技術給迪斯尼樂園在信息推送渠道方面有了十足的“數據底氣”，這也是為什么迪斯尼例如“六月壽星免費游園”、“迪斯尼親子健康晨跑”等等很多策劃項目讓用戶感覺體驗很好的原因。
當然，其中一部分數據結果也會同步到迪斯尼游客端的APP，讓迪斯尼的游客能實時了解樂園各方面的情況，隨時確定游園計劃，用有限的時間游玩更多的樂園項目。對于比較“佛系”的游客，這些數據能幫助他們避開大客流，玩的更舒服。
針對用戶進行360度畫像，洞察客戶的個性化需求進而優化客戶服務的決策方案已經成為眾多類似于迪斯尼樂園這樣的品牌客戶的重要商業技術手段，可視化大屏分析解決方案也越來越多的成為方案供應商的研發方向。
而現今計算機技術的高速發展讓大數據時代的可視化分析有了嶄新的高度，更多的可視化分析的需求與應用被全新的技術與設備一一呈現出來。企業對于信息數據從采集到即時分析，再到最后的有效可視化展示都提出了更高的要求，讓可視化分析幫助商業決策成為企業最重要的商業需求。
可視化分析以可視交互屏幕為基礎進行數據分析推理，綜合圖形學、數據挖掘和人機交互等綜合技術。可視化分析綜合了多種現代科學學科，與多個領域相關。在可視化領域，有信息可視化、科學數據可視化與計算機圖形學；與數據分析相關的領域包括信息采集與獲娶數據處理策劃與建模以及數據挖掘等；而在展示交互方面，則有人機交互、認知科學和感知等學科融合。
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