准确地说，这个行业是在20世纪80年代以后开始的。起初，它只是辅助论文表达的图片，或者用来插图科普书籍。图片主要考虑内容是否准确。随着计算机科学的发展，特别是虚幻引擎的出现，可以在科学研究中实现“原位可视化”，在收集数据的同时完成可视化。
tableau支持各种数据源，可以快速实现内部数据应用和价值挖掘。虽然它在数据分析和可视化方面具有丰富的功能，但报告功能相对较弱，难以处理复杂的“中国报告”。因此，有必要使用第三方数据处理工具或数据仓库来满足业务需求。
如今，大屏幕数据显示越来越受到企业的欢迎，如会议上直观的动态图表演示；演讲中易于理解的视觉图表、展厅自动播放的分析报告等，视觉大屏幕的应用逐渐成为企业美丽的风景线。
SpeedBI数据分析云提供11个类别和80多个小类别的数据可视化图表，可以满足大多数精细分析场景中的数据可视化需求。例如，当您需要比较每个部分的份额组成时，可以有一个柱形图-百分比图；当多个值字段使用相同的分类字段，且值值差不大时，可以使用柱形图-层叠图进行可视化分析。
科学可视化不仅可以展示天文学、微观或生物图像，还可以将抽象的自然规律转化为图像。例如，太阳系的演变、基因的分解和组合、经济数据的变化等。没有一定的规则可以把知识点变成什么样的图像，更像是一种设计工作。
“文本数据可视化-词云”首先通过情境活动吸引学生的注意，然后让学生感受到不同形式的文本，比较和分析哪些可以突出重点，从而导致本课程的主题：文本数据可视化-词云制作。
ETL工具的选择应根据企业的规模、需求、技术运维能力和日常数据传输量来确定。根据易用性、架构、可视化支持、可扩展性、免费使用、技术支持能力等因素，可以帮助企业找到最合适的ETL解决方案，提高数据集成和转换的效率和质量，在许多情况下，企业也可以使用各种ETL或ELT工具来满足不同数据的处理要求，有些工具适合大数据处理，但不擅长长数据清理，有些工具擅长数据清理和转换，但大数据处理性能较差。简而言之，业务实现是目标，工具只是实现业务目标的一种手段。
优化与预测：利用优化算法和预测模型，基于历史数据和实时分析结果，为生产计划、设备维护和能源管理提供优化建议和预测。可视化与交互：癌症数学通过Web3D三维可视化技术为用户提供直观、交互式的数字双胞胎工厂视图。用户可以在虚拟环境中查看实时数据，监控设备状态，分析生产过程，甚至模拟操作设备。
关键词是从文本描述中提取的语义单元，可以反映文本内容的重点。文本数据可以帮助人们快速理解文本的内容和特征。
BI数据可视化平台预设了大量的内存计算功能，涵盖了数据分析中常用的指标计算功能，如同月、累计、近期、同期、top等。所有计算只需在前端简单设置，甚至点击即可生效。
7. 数据分析和决策支持：通过数据挖掘、分析和可视化技术，实现供应链数据的深入挖掘和分析，为企业决策提供数据支持。
