第三层，全生命周期数据开发。通过向导数据集成，提供全生命周期数据开发服务，支持视觉数据处理、调度管理、资源管理、网络管理等场景。
分析系统是一种快速、多维的分析和查询方式。它也是所谓商业智能的一部分（商业智能还包括数据库、报表系统、数据挖掘、数据可视化等研究方向）。分析系统的典型应用包括销售业务分析报告、市场管理报告、业务流程管理（BPM）、预算与预测、财务分析报告及其类似应用。
二是建立完整的数据价值链。在过去，会计有一个极简主义的数据价值链。原始凭证是数据收集，审计凭证是数据清理，生成会计凭证是进入湖，细节和总账是数据关联，会计报表是数据服务，分析会计报表可以说是一种数据可视化。但在大数据时代，不仅要收集结果数据，还要收集行为数据、交易数据和环境数据，完成数据收集、清洁、标签、算法、模型、指标和数据服务的形成，完成数据分析和数据可视化。现在财务显示的大部分是文本和数字。事实上，人类阅读图表的速度远远高于文本，因此财务报表也应进行可视化转换。
例如，以地震建模为核心的三维可视化集成，通过三维盆地数据集成，可以实现对空间理解中冲突的层位、井位、层位、沉积等数据的统一理解；
数据可视化平台的核心是数据。平台底部维护了大量来自不同上游的数据流。原始数据通过多层数据提取、处理和总结生成最终前端表。在整个过程中可能会出现各种问题，如页面数据显示不完整、上游数据异常、数据清洗过程中的异常等。为了保证数据的准确性，通用计算服务部分提到需要屏蔽异常数据，其屏蔽信息来自操作和维护看板。
ambrosm 笔记本电脑将指导您完成数据分析的基本步骤。探索数据后，显然需要去除异常值。下一步是计算主要成分的分析和可视化结果。最后，你可以 PCA 梯度提升模型在所选特征之上实现。
虽然数据可视化的应用越来越广泛，在各个行业和领域都有应用，但大多数人仍然认为数据可视化是“高端”、“专业”。事实上，无论是公司管理层、人事部、市场部、销售部还是公司销售人员，都是相当实用的。