我们可以通过专有的脚本语言Deluge来处理仪表板上的数据或创建自定义的操作和过程来提高数据的可视化效果。
数据可视化使数据清晰、简洁、易于理解。用户可以从海量数据中轻松解锁关键值，解释并得出结论。 数据可视化允许业务用户识别数据之间的关系、模式和趋势，并赋予其更大的意义。并且很容易找到需要更多关注的新见解和关键领域。 数据可视化是利用图形和图表创建引人入胜的叙述。帮助用户讲述更好的故事来传达信息。 可视化数据有助于快速发现错误，从而更好地处理错误。
元宇宙还允许历史研究人员使用数据挖掘、数据分析、数据可视化等各种数字和可视化技术和手段。这些技术和手段可以为历史研究提供更多的深度和质量，如深入挖掘、分析和展示历史规律。
智能：数据可以通过智能分析模块进行分析和处理，实现数据的可视化显示和报告生成，为用户提供直观方便的数据服务。同时，通过智能报警模块实现过度预警和故障报警，为用户提供及时有效的异常处理方案。
在报告视图中，从“可视化”窗格中选择所需的图表类型，然后将数据字段拖放到图表的字段区域。通过调整字段的位置，可以修改图表的类型、颜色和样式，以创建满足需求的可视化效果。
实施数字金融媒体后，需要衡量各种数字媒体平台的效果。根据客户反应和数据变化，对数据进行可视化分析，及时优化，进一步提高数字金融媒体的营销效果。
虽然分辨率低于基因组信息，但全切片成像（WSI）放射性图像可能提供正交和互补信息。数字病理学通过WSI为病理学家提供细胞和形态结构的可视化数据，图像分析和空间统计可用于提供TME空间异质性的关键信息。类似地，放射性图像，如MRI或计算机断层扫描，提供组织形式和三维结构的可视化数据。
2. 加强基础设施建设，建立可视化数据信息系统，通过实现大数据的积累、挖掘和应用，加强新基础设施项目的公共服务能力和开发能力，实现服务型政府的目标。
推进业务知识数字化编码，加强数据库、知识库、案例库数字化建设； 在经验丰富的业务人员的领导下，研发产业数据模型； 加强数据治理，逐步提高数据资源的可用性； 研究可解释、更“鲁棒”的数据模型，提高数据模型的适应性和可调性； 促进数据部门与业务部门的工作协调，促进跨领域数据共享和数据集成； 推进数据平台建设和低代码平台建设，降低业务人员积极参与数据建模和分析的技术门槛。
数据分析是企业决策过程中非常重要的一部分。通过对数据的深入挖掘和分析，可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品设计，提高销售效率。在进行数据分析时，需要明确业务目标，选择合适的分析方法和模型，进行数据可视化，不断学习和改进。同时，数据分析还需要注意保护用户隐私和数据安全。