数据库可视化历史（数据库可视化历史记录）

数据可视化属于哪个方向

科学可视化、 信息可视化和可视分析学三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。

大数据的主要研究方向有：数据存储与管理、数据分析与挖掘、数据可视化、数据实时处理与流计算。大数据存储与管理；随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题。大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等。

数据挖掘与机器学习：数据挖掘是从大数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。机器学习是通过训练模型来自动分析和预测数据的方法。在大数据研究中，数据挖掘和机器学习可以用于处理大规模数据、提取有用信息和构建预测模型。

浅析数据查询与可视化工具--Redash

然而，Celery在处理任务时，Redis消息代理和flower的监控至关重要，worker进程的内存限制等问题可能会阻碍数据查询，这时就需要对数据接口层进行优化。适用场景一：灵活的数据查询与可视化 Redash的强大功能体现在它的Query、Visualization和Dashboard三个核心模块上。

如今，数据大屏已成为应急处理、指挥调度、战略决策等场景下必不可少的一部分。

Redash中文版主要用于数据可视化，通过图形界面轻松搭建医疗行业专业的可视化应用，满足智慧医疗大屏日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求。

首先，Redis Desktop Manager凭借其跨平台特性，支持Windows、macOS和Linux用户无缝接入。它的用户界面设计直观，无论是查询键值对，执行复杂命令，还是实时监控性能指标，都如同行云流水，让管理Redis变得轻松简单。接着，官方出品的RedisInsight是Redis可视化领域的佼佼者。

Gephi是进行 社会 图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络 探索 平台，用于构建动态的、分层的数据图表。 CartoDB是一个不可错过的网站，你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。

什么是可视化数据?它会有怎样的发展趋势和前景?

为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。

所谓数据可视化，是关于数据视觉表现形知式的科学技术研究。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道的信息，包括相应信息单位的各种属性专和变量。

数据可视化 - 派可数据商业智能BI 数据可视化让数据更容易被消化。和纯粹的数据相比，人类更善于处理图像信息，更容易理清数据之间的关系。 数据可视化让数据“动”起来。数据可视化可以通过折线图、柱形图等展现动态趋势的变化，让信息展现更加直观。 数据可视化让数据可以监测。

数据显示的多维性 在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。更直观的展示信息 大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。

随着大数据的战略，以及各行各业对数据应用、数据分析的重视，未来数据可视化技术一定是蓬勃发展的。据数据统计，我国数据可视化市场规模由2017年的12亿元快速增加至2021年的48亿元，预计2026年，将达到239亿。增强交互性是未来的可视化数据发展趋势之一。