人脑的工作模式使视觉信息比文本信息更容易被识别和感知，这就是为什么所有的营销人员和数据分析师都使用不同的数据视觉技术和工具来使无聊的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其含义传达给参与决策过程的人员。以下方法是最常见的：
2.基本步骤。财务数据价值链中涉及的一系列数据处理和使用过程可分为六个基本步骤：业务需求分析、数据采集、数据清理、数据探索、数据算法和数据可视化。六个基本步骤相互关联，共同解锁数据价值。
另一方面，自助分析平台还应具备角色管理、运营管理、新闻推送、帮助中心等基本管理能力。基于上述自助分析平台的主要功能，自助分析平台具有数据可视化、大数据屏幕、数据多维分析等服务能力，有效帮助中间分析师和管理运营团队提高工作效率。
以派可数据BI提供的可视化分析功能为例，分析师通过独特的指标管理系统直接从数据仓库中获取所需的数据，然后利用丰富的图表模型和图表之间的联动、钻孔等功能，将庞大的数据转化为直观的图表信息，方便管理者对企业发展做出决策。
在线数据更注重数据的沟通和交换。在大多数传统企业中，数据通常以日志的形式存在，更多的是检查是否有异常情况。在线数据意味着企业员工可以通过数据对话直接获取数据、数据分析和可视化分析。同时，企业还可以与产业链上下游交换数据，连接整个链，相互沟通，及时调整业务需求。
我们选择Python学习笔记-数据可视化之美(一)中使用的案例进行绘图。让我们看看他的代码设置和结果
偏向于零代码方案，因为功能类似，支持成本低，可以同时支持很多用户，容易赢家吃。但是因为 toB 该领域的发展速度很慢，所以仍然有很多机会可以比较 BI 数据可视化产品，
通过建设星际互动智能政府大数据视觉系统平台，有效整合资源，实现政府信息数据管理创新，建立丰富的业务应用系统，实现各种信息资源共享和在线应用，为企业、公众提供方便、高效、透明的服务，为政府提供智能决策和政策支持。
商业智能堆栈的统一已经将报告/视觉应用程序转变为现代商业智能和分析平台。数据准备层发生了一些最受欢迎的添加和集成。这有助于企业连接、探索、转换和丰富其数据进行分析。该添加列表正成为商业智能工作流的原始组成部分，包括数据集成、准备、管理和洞察力。
也就是说，超高清安全行业面临的主要问题是“硬件技术进步”过剩的“数据价值挖掘和应用价值扩展”。——机器视觉解决了更好的问题，但该行业并没有完全解决如何在看到后应用的问题。这导致了超高清安全可视化应用暂时处于狭窄的领域。
目前，我们还发现，数据可视化、日志分析、自然语言处理、数据安全等 元宇宙投资的热点方向。因此，无论元宇宙，Web3.0 故事有多宏大，也不是空中楼阁， 也需要当前的技术积累。例如，链上数据的分析需要可视化呈现，虚拟人 Avatar 的交互需 要 AI 自然语言处理、数据安全和代码审计是不可忽视的首要任务。从另一个角度来看，元 宇宙中所谓的“数字起源”是基于工业和个人的信息化，而这一过程仍在世界大部分地区推进。