数据可视化包括：
- 数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理的数据的过程。
- 数据分析
数据分析类型包括：探索性数据分析、定性数据分析 - 数据治理
- 数据管理
- 数据挖掘，指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用；不过，在科学领域，数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察方法所产生的庞大数据集之中提取信息。
- 电商数据可视化，获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。
Data visualization includes:
- Data acquisition (sometimes abbreviated as DAQ or DAS), also known as "data acquisition" or "data collection", refers to the process of sampling the real world in order to generate data for computer processing.
- Data analysis
Data analysis types include: exploratory data analysis, qualitative data analysis - Data governance
- Data management
- Data mining refers to the process of classifying and sorting out large amounts of data and selecting relevant information. Data mining is commonly used by business intelligence organizations and financial analysts; however, in the scientific field, data mining is also increasingly used to extract information from huge data sets generated by modern experiments and observation methods.
- E-commerce data visualization, one of the best ways to obtain information is to quickly grasp the main points of information through visualization.
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