一、数据可视化的数据来源？
数据可视化一般会经历几步：数据采集，数据ETL清洗加工，数据分析处理，数据挖掘，一般会存到数据仓库中，再到数据可视化展示。一般数据的来源有2种途径获取：
1.内部数据采集：
指的是采集企业内部经营活动的数据，通常数据来源于业务数据库，如订单的交易情况。如果要分析用户的行为数据、APP的使用情况，还需要一部分行为日志数据，这个时候就需要用「埋点」这种方法来进行APP或Web的数据采集。
2.外部数据采集：
指的数通过一些方法获取企业外部的一些数据，具体目的包括，获取竞品的数据、获取官方机构官网公布的一些行业数据等。获取外部数据，通常采用的数据采集方法为「网络爬虫」。
二、数据可视化技术？
数据可视化是图形 表示的数据。它涉及产生将表示的数据之间的关系传达给图像查看者的图像。这种通信是通过在可视化过程中使用图形标记和数据值之间的系统映射来实现的。
该映射建立了如何在视觉上表示数据值，确定图形标记的属性（例如大小或颜色）如何以及在多大程度上改变以反映基准值的变化。
三、数据可视化大赛数据如何获得？
数据可视化大赛数据可以通过以下方式获得：数据采集，数据ETL清洗加工，数据分析处理，数据挖掘，一般会存到数据仓库中，再到数据可视化展示。
四、数据可视化实验要求？
[数据可视化实验目的与要求]
1、掌握文本文件数据导入方法
2、掌握网络数据源导入方法
3、掌握数据清洗的方法
4、掌握数据加工方法
5、掌握数据抽样方法
五、python数据可视化作用？
是根据Web的程序运行，它容许使用人建立、升级和改动报表并线上即时共享数据信息。根据Ajax的程序流程和微软公司的Excel和CSV(分号隔开值)文档是适配的。
报表还可以以HTML文件连接标记语言(HTML)的文件格式储存。
六、什么是数据可视化？
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
七、数据可视化的应用？
数据可视化软件有FineBI、D3、阿里DataV
1.FineBI
FineBI提供了企业级的销售数据分析解决方案，掌握企业销售目标、销售活动等等一系列的数据，用户可以根据自身需求，轻松实现数据处理。
2.D3
D3.js是一个依据数据实际操作文本文档的JavaScript库，D3是一款可视化数据工具，适用大中型数据集和交互动画。
3、阿里DataV
DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。DataV支持绘制各类基础图表，接入ECharts、AntV-G2等第三方图表库，即便没有设计师，也可搭建出高水准的可视化应用。
八、数据可视化如何制作？
数据可视化是将大量的数据进行呈现、解释和沟通的过程，通过图像、图表和地图等形式展现数据，使数据更直观、易于理解和传达。以下是数据可视化的一般流程：
1. 数据收集和整理：收集数据并进行整理，比如筛选、分类或者聚合。
2. 数据分析：使用统计方法和机器学习技术对数据进行分析，找出其中的规律、异常和趋势。
3. 数据可视化：选取适合展示数据的可视化工具，比如折线图、柱状图、热力图、散点图、地图等，并对数据进行适当的加工和精细的设计，以提高可视化效果和吸引力。
4. 反馈和优化：根据用户反馈和数据变化，不断优化和改进可视化效果，提升数据的沟通和应用效果。
以下是一些常用的数据可视化工具：
1. Tableau：一款商业化的数据可视化软件，可以轻松地生成交互式的图表、热力图、地图等可视化工具。
2. Power BI：微软提供的数据可视化工具，类似于Tableau，可以帮助用户轻松生成图表和报表。
3. Excel：简单易用的数据可视化工具，通过图表、图像和文字等方式展示数据，可以满足简单数据处理和分析的需求。
4. D3.js：基于JavaScript的数据可视化库，可以帮助用户制作各种复杂的交互式可视化图表和地图。但需要一定的编程能力。
5. Chart.js：一款开源的JavaScript图表库，支持多种图表类型和交互式特效，适合制作基础的图表。
需要注意的是，在制作数据可视化时，除了工具的选择和技巧的掌握外，还要充分了解数据本身的特点和业务环境的需求，以确保数据可视化的准确性和可读性。
九、excel 数据可视化 前途？
应该是有前途的。数据可视化。将大型集中的数据通过图形图像方式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息。
大数据可以理解为一种技术，而技术只有应用起来才有价值。可视化是一种大数据应用的方式。
国外有项目是把大数据和具体的设备联系起来，用户的行为通过大数据分析后，这个设备会做出相应的反应。
十、大数据可视化步骤？
大数据可视化的步骤可以分为以下几个方面：
数据收集和清洗：首先需要收集大量的数据，并对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据分析和建模：在数据清洗之后，需要对数据进行分析和建模，以发现数据中的规律和趋势，并为后续的可视化做好准备。
可视化设计：在进行数据分析和建模之后，需要根据分析结果设计可视化图表，以展示数据中的信息和趋势。
可视化实现：在设计好可视化图表之后，需要使用相应的工具和技术将图表实现出来，并将其与数据进行关联。
可视化交互：最后，需要对可视化图表进行交互设计，以便用户可以通过交互方式探索数据中的信息和趋势。总之，大数据可视化的步骤需要从数据收集、清洗、分析、建模、设计、实现和交互等多个方面进行考虑和实践，以确保最终的可视化效果能够真正地展示数据中的信息和趋势。