数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，做大数据开发要会。
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。网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。
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。
扩展资料：
大数据可视化工具的特性：
1、对于数据反映快。用户对于图形等直观的形式认知数据比枯燥的文字信息更加快捷，所以使用图表来总结复杂的数据，可以让数据更快的呈现在人们面前，便于人们对于数据的理解。而且数据可视化程序一般都可以迅速地将实时信息转化为图形信息，这样更加方便企业对整个行业进行评估以及对于企业的实际掌握。
2、易于了解行业。大数据一般而言都包含了大量的企业行业相关数据，很多公司都会把消费者行为数据化，而这种行业大数据又可以反过来为企业带来更多的机会。不过对于这些数据需要这些公司不断的搜集以及不断地分析。通过使用大数据可视化的方式来观察关键指标，这样，就可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势。
可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或图像形式显示到屏幕上，并进行交互处理的理论、方法和技术。 做大数据开发不需要会这个，需要会的是Hadoop生态系统内的组件的开发技术，像spatk、hbase等，你可以参照八斗学院的大纲来学习
大数据可视化一直是大数据研究领域的核心内容之一，利用计算机自动化分析的能力，辅助人们更为直观和高效地分析挖掘大数据背后的信息。
一名大数据可视化工程师，需要负责个推大数据可视化相关产品;提出具有建设性的可视化产品和交互相关建议和方案 ;负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息;根据产品策略和展现逻辑分析和计算，将展现数据进行提取和整合等等。
大数据开发不一定需要大数据可视化技术，但大数据分析师是需要的。
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