数据可视化技术操作手册

数据可视化技术操作手册TOC\o"1-2"\h\u18415第一章数据可视化概述 3239331.1数据可视化的意义与作用 3177261.2常见数据可视化工具简介 317579第二章数据准备与处理 4211292.1数据清洗 4132972.2数据转换 582952.3数据整合 521483第三章图表类型选择与设计 535493.1常见图表类型介绍 5258533.1.1柱状图 524093.1.2饼图 5134863.1.3折线图 6264813.1.4散点图 6304343.1.5雷达图 6166623.1.6箱线图 6270913.1.7热力图 6181113.2图表设计原则 689633.2.1清晰性 630293.2.2简洁性 652353.2.3一致性 6157523.2.4适应性 653533.3图表配色与布局 611753.3.1配色原则 6192103.3.2布局设计 74716第四章数据可视化工具操作 767954.1Excel数据可视化 771814.1.1图表类型 7276074.1.2操作步骤 7229684.2Tableau数据可视化 8107004.2.1图表类型 861694.2.2操作步骤 8282934.3PowerBI数据可视化 842234.3.1图表类型 9243904.3.2操作步骤 910114第五章数据地图制作与展示 9309865.1地图类型与选择 9281405.2地图制作流程 10231105.3地图数据来源与处理 1024043第六章交互式数据可视化 10153126.1交互式可视化组件 10242786.1.1数据源组件 1166796.1.2可视化组件 11112706.1.3交互组件 11228026.1.4布局组件 11244696.2交互式可视化设计原则 11165166.2.1简洁明了 11102456.2.2直观易用 11234346.2.3反馈及时 11102606.2.4可定制性 11239606.3交互式可视化案例分析 11149296.3.1时间序列数据分析 12736.3.2地理空间数据分析 12241046.3.3多维度数据分析 12104086.3.4交互式数据摸索 12639第七章数据可视化最佳实践 12225027.1数据可视化项目流程 12169287.1.1项目立项 12190927.1.2数据收集与处理 1321767.1.3可视化设计 137307.1.4开发与实现 1324627.2数据可视化团队协作 1374977.2.1明确职责 1336077.2.2沟通与交流 1333717.2.3资源共享 13237177.2.4协作工具 1311627.3数据可视化成果评价 1352647.3.1信息传达效果 14115927.3.2用户满意度 14104827.3.3可读性与美观度 14173937.3.4可用性与可维护性 1427312第八章数据可视化案例分析 14271888.1商业数据分析案例 14162728.2社会数据可视化案例 14302568.3科学研究数据可视化案例 1522248第九章数据可视化技术进阶 15278799.1数据可视化算法应用 15288399.1.1聚类算法 1524619.1.2关联规则挖掘算法 15127499.1.3主成分分析（PCA） 152429.1.4时间序列分析算法 1665499.2数据可视化编程实现 16260949.2.1Python可视化库 1612299.2.2R语言可视化包 1621459.2.3JavaScript可视化库 16228479.2.4Tableau等商业可视化工具 1680009.3数据可视化前沿技术 162829.3.1交互式可视化 16263419.3.2虚拟现实（VR）可视化 16242339.3.3增强现实（AR）可视化 17231359.3.4机器学习与数据可视化 1725323第十章数据可视化安全与合规 171029110.1数据可视化安全风险 17147710.2数据可视化合规要求 171798510.3数据可视化安全管理策略 18第一章数据可视化概述1.1数据可视化的意义与作用数据可视化是一种将数据以图形或图像的形式展现出来，以便于人们更加直观、有效地理解和分析数据的方法。数据可视化的意义与作用主要体现在以下几个方面：（1）提高数据解读效率：通过图形化展示，数据之间的关联和趋势更加清晰，有助于快速发觉数据中的规律和异常，提高数据解读效率。（2）优化决策过程：数据可视化可以帮助决策者直观地了解数据，为决策提供有力支持，降低决策风险。（3）促进数据交流与传播：图形化的数据展示方式更容易被大众接受，有助于数据在不同群体之间的交流与传播。（4）增强数据说服力：图形化的数据展示可以更加生动地呈现数据，提高数据的说服力。（5）激发数据创新：数据可视化可以挖掘数据中的潜在价值，为数据创新提供灵感。1.2常见数据可视化工具简介（1）Tableau：Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，适用于各种类型的数据源。它支持多种图形展示方式，如柱状图、折线图、饼图等，用户可以自定义图表样式，满足个性化需求。（2）PowerBI：PowerBI是微软开发的一款数据可视化工具，与Excel等微软办公软件无缝集成。它支持丰富的图表类型，如柱状图、折线图、地图等，用户可以轻松地创建数据报告和仪表板。（3）Python：Python是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言。它拥有丰富的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，可以实现多种图表的绘制。（4）R：R是一款专门用于统计分析的编程语言，它拥有丰富的数据可视化包，如ggplot2、lattice等，可以实现高度个性化的数据可视化。（5）D（3）js：D（3）js是一个基于JavaScript的数据可视化库，它允许用户利用HTML、CSS和SVG创建复杂、交互式的数据可视化。D（3）js的功能强大，但学习曲线较陡峭。（6）ECharts：ECharts是一个开源的、基于JavaScript的数据可视化库，由百度团队开发。它支持多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，具有丰富的交互功能和良好的功能。（7）Highcharts：Highcharts是一个基于SVG的JavaScript数据可视化库，它支持多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。Highcharts提供了丰富的配置选项，用户可以轻松地创建专业级的数据可视化。（8）GoogleCharts：GoogleCharts是Google提供的一款在线数据可视化工具，它支持多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。用户可以通过简单的JavaScript代码实现数据的可视化展示。第二章数据准备与处理2.1数据清洗数据清洗是数据准备与处理过程中的重要环节，其主要目的是识别并处理数据集中的错误、异常和重复记录。以下是数据清洗的几个关键步骤：（1）缺失值处理：对数据集中的缺失值进行分析，根据实际情况选择合适的处理方法，如删除、填充或插值。（2）异常值处理：识别数据集中的异常值，分析其产生的原因，并采取相应的处理措施，如删除、替换或修正。（3）重复记录处理：查找并删除数据集中的重复记录，以保证数据的唯一性。（4）数据类型转换：将数据集中的数据类型转换为符合分析需求的形式，如将字符串转换为日期、数字等。2.2数据转换数据转换是指将原始数据转换为适合数据可视化分析的形式。以下是数据转换的几个关键步骤：（1）数据标准化：将数据集中的数据按照一定的规则进行标准化，使其具有可比性。（2）数据归一化：将数据集中的数据归一化到[0,1]区间，以便进行可视化展示。（3）数据分组：根据分析需求，将数据集中的数据按照特定属性进行分组。（4）数据聚合：对分组后的数据进行聚合操作，如求和、平均、最大值等。（5）数据筛选：根据分析需求，对数据集中的数据进行筛选，以突出关键信息。2.3数据整合数据整合是将来自不同来源或格式的数据集进行整合，形成一个完整的数据集。以下是数据整合的几个关键步骤：（1）数据源识别：分析并识别需要整合的数据源，包括内部和外部数据。（2）数据格式转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，以便进行整合。（3）数据字段映射：确定数据集中各个字段的映射关系，保证数据整合的一致性。（4）数据合并：将不同数据源的数据进行合并，形成一个完整的数据集。（5）数据校验：对整合后的数据集进行校验，保证数据的准确性和完整性。第三章图表类型选择与设计3.1常见图表类型介绍3.1.1柱状图柱状图是用于展示分类数据的一种图表类型，通过柱子的高度来表示各个类别的数据大小。柱状图适用于比较不同类别之间的数据差异。3.1.2饼图饼图主要用于展示各部分占整体的比例关系。通过将圆形分割成多个扇形区域，每个区域的面积与对应数据的大小成比例。3.1.3折线图折线图适用于展示时间序列数据，通过连接各个数据点的折线，可以直观地反映出数据随时间的变化趋势。3.1.4散点图散点图用于展示两个变量之间的关系，通过在坐标系中绘制数据点，可以观察到两个变量之间的相关性。3.1.5雷达图雷达图是一种用于展示多维度数据的图表类型。通过在极坐标系统中绘制多个数据轴，可以直观地展示各个维度之间的关系。3.1.6箱线图箱线图主要用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数、最大值和最小值等统计信息。3.1.7热力图热力图通过颜色的深浅来表示数据的大小，适用于展示数据的密度分布情况。3.2图表设计原则3.2.1清晰性图表设计应保证数据表达清晰，避免产生歧义。清晰性包括图表标题、坐标轴标签、图例等元素的明确表示。3.2.2简洁性图表设计应简洁明了，避免过多复杂的元素和装饰，以免分散读者的注意力。3.2.3一致性图表设计应保持一致的风格和格式，包括字体、颜色、线条样式等，以便于读者理解和比较。3.2.4适应性图表设计应考虑数据的特点和需求，选择合适的图表类型，以展示数据的最优效果。3.3图表配色与布局3.3.1配色原则1）选择易于区分的颜色，避免使用过于相似的颜色；2）使用颜色表达数据的层次和重要性；3）保持整体配色的一致性和协调性；4）避免使用过多的颜色，以免产生视觉疲劳。3.3.2布局设计1）合理布局图表元素，保持图表的整体平衡；2）避免图表元素之间的重叠和遮挡；3）根据数据的特点和需求，选择合适的图表尺寸和比例；4）在图表周围留出适当的空间，以便于读者阅读和注释。第四章数据可视化工具操作4.1Excel数据可视化Excel作为微软公司的一款电子表格软件，拥有广泛的应用基础和用户群体。在数据可视化方面，Excel提供了多种图表类型和功能，能够满足用户的基本需求。4.1.1图表类型Excel中的图表类型主要包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。用户可以根据数据特点和需求选择合适的图表类型。（1）柱状图：用于表示数据间的对比关系，适用于展示分类数据。（2）折线图：用于表示数据随时间或其他变量的变化趋势，适用于展示连续数据。（3）饼图：用于表示各部分数据在整体中的占比关系，适用于展示构成数据。（4）散点图：用于表示两个变量之间的关系，适用于展示相关数据。4.1.2操作步骤以下是使用Excel进行数据可视化的基本操作步骤：（1）选择数据源：在Excel中，首先需要选择要可视化的数据源，可以是单元格区域或数据透视表。（2）插入图表：在“插入”选项卡中选择合适的图表类型，如柱状图、折线图等。（3）编辑图表：在图表上右键单击，选择“图表工具”中的“设计”和“格式”选项，对图表样式、颜色、标题等进行编辑。（4）添加数据标签：在图表上右键单击，选择“添加数据标签”，以显示数据点的具体数值。（5）调整图表布局：在“图表工具”中的“设计”选项卡中，选择合适的图表布局，如“布局1”、“布局2”等。4.2Tableau数据可视化Tableau是一款专业的数据可视化工具，以其丰富的图表类型和强大的数据处理能力受到用户青睐。4.2.1图表类型Tableau中的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。以下为部分常见图表类型：（1）柱状图：用于展示分类数据的对比关系。（2）折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。（3）饼图：用于展示各部分数据在整体中的占比关系。（4）散点图：用于展示两个变量之间的关系。（5）地图：用于展示数据在地理空间上的分布。4.2.2操作步骤以下是使用Tableau进行数据可视化的基本操作步骤：（1）连接数据源：在Tableau中，首先需要连接到数据源，可以是Excel、CSV、数据库等。（2）创建工作表：在“工作表”选项卡中，选择合适的视图类型，如“条形图”、“折线图”等。（3）拖拽字段：将数据集中的字段拖拽到视图中的相应区域，如“列”、“行”、“颜色”等。（4）调整图表样式：在“样式”选项卡中，对图表的样式、颜色、标题等进行编辑。（5）添加筛选器：在“筛选器”选项卡中，添加筛选条件，以筛选出特定的数据。4.3PowerBI数据可视化PowerBI是微软公司推出的一款数据分析和可视化工具，具有丰富的图表类型和强大的数据处理能力。4.3.1图表类型PowerBI中的图表类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等。以下为部分常见图表类型：（1）柱状图：用于展示分类数据的对比关系。（2）折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势。（3）饼图：用于展示各部分数据在整体中的占比关系。（4）散点图：用于展示两个变量之间的关系。（5）地图：用于展示数据在地理空间上的分布。4.3.2操作步骤以下是使用PowerBI进行数据可视化的基本操作步骤：（1）导入数据：在PowerBI中，首先需要导入数据，可以是Excel、CSV、数据库等。（2）创建报表：在“报表”选项卡中，选择合适的图表类型，如柱状图、折线图等。（3）拖拽字段：将数据集中的字段拖拽到报表中的相应区域，如“轴”、“值”、“颜色”等。（4）调整图表样式：在“格式”选项卡中，对图表的样式、颜色、标题等进行编辑。（5）添加筛选器：在“筛选器”选项卡中，添加筛选条件，以筛选出特定的数据。第五章数据地图制作与展示5.1地图类型与选择地图作为数据可视化的有效手段，可以直观地展示地理信息与数据分布。在选择地图类型时，需根据数据特性及展示目的进行合理选择。以下是常见的地图类型及其适用场景：（1）点状图：适用于展示地理分布特征，如城市人口分布、气象观测点等。（2）线状图：适用于展示路径、流量等数据，如交通路线、人口迁移等。（3）面状图：适用于展示区域属性数据，如行政区域、气温分布等。（4）等值线图：适用于展示连续分布的数据，如地形、气温等。（5）热力图：适用于展示数据密度，如人群分布、犯罪热点等。5.2地图制作流程地图制作流程主要包括以下步骤：（1）确定地图主题：根据数据特性及展示目的，明确地图的主题。（2）收集地图数据：根据地图主题，收集相关地理信息及属性数据。（3）地图投影与坐标系统：选择合适的地图投影及坐标系统，保证地图数据的准确性。（4）地图符号设计：根据数据类型及展示需求，设计地图符号。（5）地图绘制：利用地图制作软件，将地图数据绘制成可视化地图。（6）地图修饰与美化：对地图进行修饰，提高地图的视觉效果。（7）地图输出：将地图导出为图片、PDF等格式，以便于展示和发布。5.3地图数据来源与处理地图数据来源主要包括以下几种：（1）公开数据：如网站、世界银行、联合国等机构发布的地理数据。（2）商业数据：如地图服务商提供的地图数据，需付费购买。（3）开放数据：如OpenStreetMap等开源地图项目，可免费获取。地图数据处理主要包括以下步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误的数据，保证数据质量。（2）数据格式转换：将地图数据转换为适合地图制作的格式，如Shapefile、GeoJSON等。（3）数据整合：将不同来源的地图数据进行整合，形成完整的地图数据。（4）数据分层：根据数据类型及展示需求，对地图数据进行分层处理。（5）数据标注：为地图添加必要的文字注释，提高地图的可读性。通过以上步骤，可以制作出符合需求的数据地图，为数据分析和决策提供直观的视觉支持。第六章交互式数据可视化6.1交互式可视化组件交互式数据可视化是一种将数据以图形化形式展现，并允许用户通过操作界面进行交互的技术。以下是交互式可视化中常见的组件：6.1.1数据源组件数据源组件是交互式可视化系统的基础，它负责从各种数据源中获取数据，并转换为可视化所需的格式。数据源组件通常包括数据库、文件、API等。6.1.2可视化组件可视化组件是将数据转换为图形化表示的核心部分，它包括图表、地图、散点图、柱状图等。这些组件可以根据用户的需求和数据进行自定义配置。6.1.3交互组件交互组件是用户与可视化界面进行交互的桥梁，它包括工具栏、菜单、按钮、滑块等。通过这些组件，用户可以实现对数据的筛选、排序、缩放等功能。6.1.4布局组件布局组件用于组织可视化界面的结构和布局，包括容器、面板、标签页等。这些组件可以帮助用户更好地管理可视化元素，提高信息传达的清晰度。6.2交互式可视化设计原则在设计交互式可视化时，以下原则：6.2.1简洁明了交互式可视化界面应尽量简洁明了，避免过多的信息和复杂的操作。简洁的设计有助于用户快速理解数据，提高信息传达的效率。6.2.2直观易用交互式可视化设计应注重用户操作体验，使界面直观易用。合理的布局、清晰的提示和引导性设计有助于用户快速上手。6.2.3反馈及时交互式可视化系统应具备良好的反馈机制，对用户的操作做出及时的响应。这有助于用户了解操作结果，提高操作的成功率。6.2.4可定制性交互式可视化系统应具备一定的可定制性，允许用户根据个人喜好和需求调整可视化界面和组件。6.3交互式可视化案例分析以下是一些典型的交互式可视化案例分析：6.3.1时间序列数据分析在时间序列数据分析中，交互式可视化可以帮助用户观察数据随时间变化的趋势。例如，通过滑动条或时间轴组件，用户可以查看不同时间段的数据，并通过折线图、柱状图等可视化组件展示数据变化。6.3.2地理空间数据分析地理空间数据分析中，交互式可视化可以帮助用户直观地了解地理位置与数据之间的关系。例如，通过地图组件，用户可以查看不同地区的数据分布情况，并通过热力图、散点图等可视化组件进行展示。6.3.3多维度数据分析在多维度数据分析中，交互式可视化可以帮助用户从不同角度观察数据。例如，通过平行坐标轴组件，用户可以同时查看多个维度的数据，并通过旋转、缩放等操作调整视角，发觉数据中的潜在规律。6.3.4交互式数据摸索交互式数据摸索是一种让用户自由摸索数据的方式。通过提供丰富的交互组件，如筛选器、排序器、搜索框等，用户可以根据自己的需求对数据进行筛选、排序和搜索，从而发觉数据中的有价值信息。第七章数据可视化最佳实践7.1数据可视化项目流程数据可视化项目流程是将数据转化为可视图表或图像的一系列步骤。以下是一个典型的数据可视化项目流程：7.1.1项目立项项目立项阶段，需明确项目目标、需求、预期成果等。项目立项报告应包含以下内容：（1）项目背景及意义（2）项目目标（3）项目范围（4）项目预算（5）项目进度安排7.1.2数据收集与处理数据收集与处理是数据可视化项目的基础。在此阶段，需关注以下方面：（1）数据来源：明确数据来源，保证数据的真实性和可靠性。（2）数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除无效、重复和错误的数据。（3）数据整合：将不同来源和格式的数据整合在一起，形成统一的数据集。7.1.3可视化设计可视化设计阶段，需关注以下方面：（1）设计原则：遵循简洁、直观、易于理解的设计原则。（2）色彩搭配：选择合适的色彩搭配，提高图表的可读性。（3）图表类型：根据数据特点和需求，选择合适的图表类型。7.1.4开发与实现开发与实现阶段，需关注以下方面：（1）技术选型：根据项目需求和团队技能，选择合适的技术栈。（2）代码编写：遵循编程规范，编写可读性强、易于维护的代码。（3）测试与优化：对可视化成果进行测试，发觉问题并进行优化。7.2数据可视化团队协作数据可视化项目往往涉及多个部门和团队成员，良好的团队协作对于项目的成功。以下是一些建议：7.2.1明确职责在项目开始前，明确各团队成员的职责，保证每个人都清楚自己的工作内容。7.2.2沟通与交流保持团队成员之间的沟通与交流，定期召开项目会议，分享进度、讨论问题、协调资源。7.2.3资源共享建立资源共享机制，保证团队成员能够方便地获取所需的数据、文档和工具。7.2.4协作工具使用协作工具，如项目管理软件、代码仓库、在线文档等，提高团队协作效率。7.3数据可视化成果评价数据可视化成果评价是衡量项目成功与否的重要环节。以下是一些建议的评价标准：7.3.1信息传达效果评价数据可视化成果是否清晰、准确地传达了原始数据中的信息。7.3.2用户满意度收集用户反馈，了解用户对数据可视化成果的满意度。7.3.3可读性与美观度评价数据可视化成果的可读性和美观度，保证图表易于理解和欣赏。7.3.4可用性与可维护性评价数据可视化成果的可用性和可维护性，保证项目能够在后续迭代中持续优化。第八章数据可视化案例分析8.1商业数据分析案例商业领域的数据可视化旨在通过图形化的方式展现数据，以辅助决策制定和业务策略的优化。以下为一则具体的案例分析。案例：某电商平台用户购买行为分析在此案例中，该电商平台利用数据可视化技术对其用户购买行为进行深入分析。通过构建用户购买路径图，该平台能够直观地观察到用户在平台上的行为轨迹。该图表采用节点和连接线表示用户的浏览、搜索、及购买行为，从而揭示用户购买行为模式。通过热力图，该平台能够分析出用户在页面上的分布情况，进而优化页面布局，提高用户购买转化率。同时柱状图和折线图被用于展示不同商品类别的销售额和趋势，为平台制定促销策略提供依据。8.2社会数据可视化案例社会数据可视化关注的是对社会现象、公共事件等数据进行图形化展示，以帮助公众更好地理解社会动态。案例：城市交通拥堵情况分析某城市交通管理部门利用数据可视化技术对该城市交通拥堵情况进行分析。通过实时交通流量图，该部门能够直观地观察到不同路段的交通流量状况。该图采用不同颜色表示交通流量的大小，使得交通状况一目了然。热力图被用于展示不同时段的交通拥堵程度，帮助相关部门制定合理的交通调控策略。同时柱状图和折线图被用于分析不同季节、不同天气状况下的交通拥堵情况，为长期交通规划提供数据支持。8.3科学研究数据可视化案例科学研究数据可视化旨在通过图形化的方式展示科学实验结果或研究成果，以便于科学家更好地分析数据和发觉规律。案例：基因表达数据分析某生物实验室利用数据可视化技术对基因表达数据进行分析。在此案例中，该实验室采用了热力图来展示不同基因在不同条件下的表达水平。通过热力图，研究人员能够直观地观察到基因表达水平的差异，从而发觉潜在的生物学规律。柱状图和折线图被用于展示基因表达量随时间的变化趋势，为研究人员揭示基因调控机制提供依据。同时通过三维散点图，研究人员能够从多个维度分析基因表达数据，进一步摸索基因之间的相互作用关系。第九章数据可视化技术进阶9.1数据可视化算法应用数据可视化技术的不断发展，算法在数据可视化中的应用日益广泛。本章将介绍几种常用的数据可视化算法及其应用场景。9.1.1聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为若干个类别。在数据可视化中，聚类算法可以帮助我们更好地理解数据的结构和分布。常用的聚类算法有Kmeans、DBSCAN和层次聚类等。9.1.2关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于找出数据集中的频繁项集和关联规则。在数据可视化中，关联规则挖掘算法可以帮助我们发觉数据之间的潜在联系。常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FPgrowth算法等。9.1.3主成分分析（PCA）主成分分析是一种降维算法，可以将多维数据投影到低维空间，以便进行可视化。PCA在数据可视化中的应用包括数据降维、特征提取和可视化展示等。9.1.4时间序列分析算法时间序列分析算法用于处理和分析时间序列数据，以便发觉数据的变化趋势和周期性。在数据可视化中，时间序列分析算法可以帮助我们更好地展示数据的时间变化特征。常用的时间序列分析算法有ARIMA模型、指数平滑模型等。9.2数据可视化编程实现数据可视化编程是实现数据可视化算法应用的重要手段。以下介绍几种常用的数据可视化编程工具及其应用。9.2.1Python可视化库Python拥有丰富的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、PandasVisualization等。这些库提供了丰富的绘图函数和样式，可以轻松实现数据可视化。9.2.2R语言可视化包R语言是一种统计分析语言，拥有众多可视化包，如ggplot2、plotly等。这些包可以帮助用户快速实现数据可视化，并支持交互式可视化。9.2.3JavaScript可视化库JavaScript是一种广泛应用于Web开发的编程语言，其可视化库包括D（3）js、ECharts等。这些库可以实现丰富的Web端数据可视化效果，支持交互式操作。9.2.4Tableau等商业可视化工具Tableau等商业可视化工具提供了丰富的数据可视化模板和功能，可以快速实现数据可视化。这些工具支持数据连接、数据处理和可视化展示等功能，适用于企业级数据可视化。9.3数据可视化前沿技术数