数据可视化技术诞生于20世纪80年代，其定义可以概括为使用计算机图形和图像处理技术。以图表、地图、标签云、动画或任何更容易理解的图形方式呈现数据，使通过数据表达的内容更容易理解。图1显示了车间工业大数据的可视化界面。
因此，在工业大数据可视化分析领域产生了一个新的方向：可视化数据挖掘。利用视觉技术建立用户与数据挖掘系统交互的良好沟通渠道，使用户能够利用丰富的行业知识来规范和限制挖掘过程，提高挖掘结果。从而打破传统挖掘算法的黑盒模式，大大提高用户对挖掘系统的信任度。在可视化数据挖掘技术中，可视化的直接交互能力是挖掘过程成败的关键，对可视化技术在数据挖掘中的应用形式和方法的研究是数据挖掘可视化亟待解决的问题。
Nathan Yau 流动数据是合理应用可视化中交互操作的知名案例，广泛应用于可视化行业。下图是他在图表中应用交互操作的案例，顶部是关于死亡原因和预期寿命的 tab 您可以切换数据显示维度，单击曲线，查看相应的数据。
目前，有许多工具和框架可以用来构建数据可视化图形。今天，让我们回到可视化设计的基础上，了解是什么使数据可视化有效？我们在设计数据时应该遵循哪些指导原则？
从运营商的角度来看，借助可视化数据分析业务场景，获得有价值的参考数据，为后续决策或活动提供指导。因此，随着业务线的不断发展，对数据分析的要求越来越高，数据分析师应运而生。
2)模型管理服务于各种数据模型实例的创建、存储、更新、模型组合和应用关联的管理. 同时, 模型实例的数据加载、模型仿真验证过程和结果可视化呈现.
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