数据可视化是一项起源于计算机图形学、人工智能、科学可视化等领域的技术类型，它借助计算机对抽象信息，进行直观的表示，由此让信息展示更加方便，下面就让我们就大数据的理论及实现方式进行深入的交流。
我们所看到的可视化数据主要由数据空间、数据开发、数据分析、数据可视化四部分组成，由n维属性、m个元素构建多维信息空间，在辅助工具及算法的推演及计算下，实现对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，再以图形图像的方式进行集中展现。表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。
从技术上来说，大数据可视化的实现步骤也分为四个方面，分别是需求分析、建设数据仓库/数据集市模型、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)、建立可视化分析场景，接下来我们分别看看每个步骤的用途是什么。
1、需求分析，这是可视化数据项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容。
2、建设数据仓库/数据集市的模型，这是基于需求分析建立起来的，除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)，这一步骤则需要将数据从各个业务系统中抽离出来，由于数据质量的差异，因此需要不同的抽取程序，而清洗则是为了保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性，而整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。
4、建立可视化场景，建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，让数据更加精准、清晰。
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