信息检索可视化文献综述

数据可视化文献综述数据可视化是一种流行的技术，能够将数据展现成图形，使之易于理解和分析。

随着数据的增加和复杂性的提高，对于数据可视化技术的需求越来越大。

本文将围绕数据可视化文献综述展开阐述。

第一步，在数据可视化的研究和应用中，最基础的问题是如何选择合适的数据表示方式。

[1] 在这方面，Barth et al.指出，直方图是一种常用的可视化方式，能够有效地展示数据分布情况。

他们进一步提出了一种新的支持交互的直方图设计，可以更加精细地呈现数据，以及对于不同参数的交互效果。

第二步，通过数据可视化，可以提高数据分析的效率。

Kumar等人的研究表明，在网络流量分析应用中，采用可视化的技术能够显著提高分析的效率[2]。

而Koulouri等人的研究，则着重于比较不同的数据可视化工具的使用体验，他们发现，工具的易用性和美观度对于用户的满意度至关重要[3]。

第三步，数据可视化不仅可以用于数据分析，也可以用于产品设计。

Li等人研究了如何将数据可视化应用于产品设计效果的评价，他们针对不同的产品，设计了不同的评价指标，证明了评价指标的重要性，并提出了一种基于统计建模的设计评价方法[4]。

第四步，最近的研究还着眼于利用深度学习技术来解决数据可视化中的一些问题。

例如，Ryan等人提出了一种基于GANs的图像生成方法，可以自动化地从文本数据中生成可视化效果，同时还有能力支持文本数据的分类和聚类分析[5]。

总之，数据可视化在应用和研究中都有着广泛的空间和前景。

它可以通过可视化的方式更好地呈现数据，提升数据分析和产品设计的效率和效果，还可以和深度学习等新技术结合，探索更多可能性。

相信在数据科学领域的未来，数据可视化的技术将会有越来越广泛的应用。

关于信息检索技术的文献综述一、信息检索技术现状【1】梁鸿雁，信息检索技术综述，2010(9),软件导刊,35~37,在现有研究的基础上，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索。

实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

传统的基于关键词信息检索，已取得了很大的成功，但是它不能从根本上表达用户的查询请求。

语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能。

但由于自然语言理解和人工智能等领域的局限，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。

【2】陆娟，浅析当前网络信息检索与过滤技术，科技情报开发与经济，2006,16(23)，目前，信息检索搜索引擎已经把浏览与检索功能进行了整合，使用户可以在一个网站同时利用两种功能，而且可以在某个类目下实施检索，提高了检索的准确率；鉴于网络面对的是全世界的用户，这些用户层次不一、知识背景各不相同，实现了自然语言检索功能；通过信息智能检索(Agent)技术来学习用户兴趣，使客户端检索软件具备智能性，自主地在Internet网上漫游，收集用户感兴趣的信息，用户Agent可以根据用户的爱好对它们的任务进行动态调整，搜索网上潜在的有用信息，按照一定的规则进行过滤，并以一定的优先方式提供给用户；为更加客观公正地对检索结果进行排序，让用户快速获得最需要的信息，产生了一些新的排序算法根据其他网站指向某个网站链接的数量多少，决定该网站的重要性，数量越多越重要。

二、信息检索技术类型及方法【1】赵阳，浅谈信息检索技术，2012年11月，科技创新与应用，45,介绍了当今比较热门的两种信息检索技术：第一，智能检索或知识检索传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典等改善检索效果，还可在知识层面或者概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。

文献综述互联网的高速发展以及手持设备的迅速普及，使得移动支付、手机上网等业务不再遥不可及，移动商务正逐步走进我们的生活。

尽管移动商务还没有像一些学者宣称的那样为大众提供了空前的商业功能，但其确实是下一代计算的主要驱动力量，对很多公司来说也是产生利润的平台。

要想在无线技术引领的市场中获得竞争力，企业必须要设计出有效的移动商务策略，而制定成功的策略始于对驱动移动商务因素的清楚认识。

有关消费者采纳移动商务的研究尽管己经出现，但数量仍然比较缺乏，许多问题尚未得到很好解决，需要进一步理论探索。

木研究借鉴国外己有的研究成果，在中国文化背景下科学地分析移动商务的影响因素，总结出消费者采纳移动商务的形成机制，对运营商、服务提供商、内容提供商制定正确的营销策略和促进移动商务市场的繁荣发展有一定的意义。

本研究以移动商务的使用者与潜在使用者为研究对象，采用理论分析与实证研究相结合的方法，探讨消费者采纳移动商务的形成机制及影响因素。

木研究的创新点及主要结论如下：1.建立并实证了移动商务消费者采纳的影响因素模型。

一项新技术能否被用户所采纳？围绕这一主题总也离不开TRA （理性行为理论）、TPB （计划行为理论）和TAM （技术采纳模型）这一相承的脉络。

在对现有的移动商务消费者采纳的研究文献中，也多是以这三个采纳模型为基础进行研究的。

然而，三个模型单独应用北京邮电大学博士论文移动商务消费者采纳的影响因素及实证研究时都有一定的解释能力，不过各自的不足也很明显。

由于三个模型间内在的逻辑联系，将三者进行整合在理论上是可行的，一些实证研究表明，模型的整合可以提高解释能力。

所以本研究首先以TRA、TPB 和TAM模型为基础，构建消费者采纳移动商务的影响因素的初始模型。

移动商务被普遍认为是商业活动中的一项重大技术创新，所以在消费者采纳移动商务的研究中，应考虑到移动商务的创新性。

本研究借鉴创新扩散理论中的一些成果，在影响创新扩散的五大特征中，考虑到移动商务的特点，加入了感知风险维度，共六个影响因素，对整合的采纳模型作进一步的扩展和修正。

检索效果评价或文献综述随着信息技术的不断发展，人们在获取信息和进行学术研究时越来越依赖于各种检索工具和数据库。

检索效果评价成为了评估检索系统和数据库质量的重要指标之一。

本文将对检索效果评价的方法进行综述，以及相关文献中的研究成果进行梳理和总结。

一、检索效果评价方法为了评价检索系统的效果，研究者们提出了多种评价方法。

其中，最常用的方法之一是准确率和召回率。

准确率是指检索系统返回的相关文档中真正相关的文档所占的比例，而召回率则是指检索系统能够找到的相关文档占全部相关文档的比例。

除此之外，还有一些其他的评价指标，如F1值、平均准确率、均方根误差等。

这些评价指标能够帮助研究者们更准确地评价检索系统的性能。

二、检索效果评价的研究成果在相关的文献中，研究者们对检索效果评价进行了大量的研究。

其中一些研究关注于如何提高检索系统的准确率和召回率。

例如，有研究者提出了一种基于词义消歧的改进方法，该方法能够更准确地判断查询词的语义，从而提高检索系统的准确率。

还有研究者提出了一种基于用户反馈的改进方法，通过分析用户的点击行为和浏览历史，来优化检索系统的排序算法，从而提高召回率。

还有一些研究关注于如何评价不同类型的检索系统的效果。

例如，在医学领域，研究者们开发了一种基于医学知识图谱的检索系统，并提出了一种评价方法，该方法能够评估该系统在诊断和治疗方面的效果。

在文本分类领域，研究者们提出了一种基于深度学习的检索系统，并使用多种评价指标来评估该系统在不同分类任务上的效果。

三、总结检索效果评价是评估检索系统和数据库质量的重要手段之一。

准确率和召回率是常用的评价指标，而F1值、平均准确率等指标则能够更全面地评估检索系统的性能。

在相关的研究中，研究者们提出了多种改进方法和评价方法，以提高检索系统的效果。

这些研究成果为我们深入理解和优化检索系统提供了有价值的参考。

检索效果评价是评估检索系统和数据库质量的重要手段之一。

在未来的研究中，我们可以继续探索新的评价方法和改进方法，以进一步提高检索系统的效果和性能。

2024年文献综述在2024年，随着全球数字化趋势的不断推进，文献综述也进一步发展和完善。

文献综述是一种通过收集、搜集、筛选、分析和综合以往研究成果来评价、总结和探讨特定领域研究进展和前沿的方法。

它已经成为科学研究的重要组成部分，对于学术论文、科研项目和决策提供了重要参考。

随着、大数据以及计算机技术的不断发展，文献综述也出现了许多新的变化和特点，其研究内容和方法逐步走向数字化、智能化和综合化的方向。

一、数字化数字化是社会科技发展的重要标志，它对于文献综述的实现具有重要意义。

数字化意味着文献采集、整理、存储、传播和利用从传统的纸质形式转向数字形式，大大提高了处理速度、范围和可靠性。

数字化文献库、文献数据库、文献搜索引擎、文献管理软件等数字化工具，大大方便了文献的检索和利用。

二、智能化智能化是技术不断发展的结果，它增强了文献综述的自动化、智能化和人性化。

智能化文献检索、文献分类、文献排名、文献分析等工具，可以更加精准地定位目标领域和研究问题，提高信息质量和效率。

同时，智能化技术还可以扩大文献综述的范围和深度，挖掘出更多的有用信息和见解。

三、综合化综合化是指文献综述不再是单一学科或单一领域的内容，而是涉及多个学科、多个领域和多个层面的综合性内容。

综合化的文献综述不仅可以扩大研究视野和深度，而且可以更好地反映出人类知识体系和社会发展趋势。

同时，综合化文献综述还可以促进学科交叉和跨界合作，有利于推进科学技术的全面进步和社会进步。

在数字化、智能化和综合化的大趋势下，文献综述正朝着更加精准、高效、全面和人性化的方向快速发展。

未来，我们可以期待在文献综述领域取得更多的突破和创新，为学术发展和社会进步作出更大的贡献。

信息检索文献综述前言：关于信息检索技术的文献综述，一、信息检索技术现状，信息检索技术综述，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面，从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索，传统的基于关键词信息检索，语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。

关于信息检索技术的文献综述一、信息检索技术现状【1】梁鸿雁，信息检索技术综述，2010(9),软件导刊,35~37,在现有研究的基础上，信息检索技术实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

从传统的基于关键词的检索到吸引广大研究者眼球的语义检索。

实现了把信息检索从基于关键词层面提高到知识层面。

传统的基于关键词信息检索，已取得了很大的成功，但是它不能从根本上表达用户的查询请求。

语义检索是把信息检索与人工智能技术、自然语言处理技术相结合的检索技术，它从语义理解的角度分析信息对象和检索者的检索请求，提高了检索性能。

但由于自然语言理解和人工智能等领域的局限，语义检索技术将有一个长期深入研究的过程。

二、信息检索技术类型及方法【1】赵阳，浅谈信息检索技术，2012年11月，科技创新与应用，45,介绍了当今比较热门的两种信息检索技术：第一，智能检索或知识检索传统的全文检索技术基于关键词匹配进行检索，智能检索利用分词词典、同义词典，同音词典等改善检索效果，还可在知识层面或者概念层面上辅助查询，通过主题词典、上下位词典、相关同级词典，形成一个知识体系或概念网络，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。

第二，知识挖掘，目前主要指文本挖掘技术的发展，目的是帮助人们更好的发现、组织、表示信息、提取知识，以满足信息检索的高层次需要。

【2】孙广维，多媒体信息检索技术的研究，2012，6 ，吉林建筑工程学院学报，79~81，作者提出传统的多媒体检索方法处理比较简单，有的仅通过多媒体的外部属性和简单的文字描述进行检索，还脱离不了文本、数值和关键词的检索范畴，对图像、音频、视频信息则只有浏览或查看功能，缺乏多媒体本质特征的描述，在多媒体数据库中集成了图像、视频、音频等非文本信息，这样我们就可以用图像、音频、视频信息方便的进行检索。

书情报学信息检索与分析技巧近年来，随着信息技术的发展和互联网的普及，获取和管理大量的信息已经成为一项重要的技能。

在学术研究、市场调研以及个人知识管理中，信息检索与分析技巧的掌握显得尤为关键。

本文将介绍书情报学中的信息检索与分析技巧，帮助读者更高效地获取和处理相关信息。

一、信息检索的基本原理和技巧信息检索是指通过一定的技术手段，从包括图书馆、数据库以及互联网等多个途径中，检索出与特定主题相关的信息。

以下是一些常用的信息检索技巧：1. 关键词选择和优化关键词的选择对于信息检索至关重要。

首先，要根据特定主题确定相关的关键词。

然后，可以借助词典、同义词工具等，寻找与关键词相关的同义词或相关词汇，并优化关键词选择。

此外，注意关键词的组合和顺序，有助于提高检索的准确性和效率。

2. 使用逻辑运算符在信息检索过程中，逻辑运算符能够帮助将多个关键词进行组合检索，提高信息的准确性。

常用的逻辑运算符包括与（AND）、或（OR）、非（NOT）等。

通过正确使用逻辑运算符，可缩小检索范围，减少信息的冗余性。

3. 过滤和排序检索结果在搜索引擎或数据库系统中，通常会返回大量的检索结果。

为了更高效地获取相关信息，可以通过过滤和排序来优化检索结果。

例如，根据时间、地域或专业领域等条件进行筛选，以获取更准确和有针对性的信息。

二、信息分析的基本原理和方法信息分析是指对获取到的信息进行整理、归纳和评估的过程。

以下是一些常用的信息分析方法：1. 文献综述法文献综述是一种常用的信息分析方法，通过查阅大量的相关文献，对特定主题下的研究动态、发展趋势以及存在问题进行综合评估和总结。

文献综述可以帮助研究者了解当前研究的前沿进展，为后续研究提供依据和方向。

2. SWOT 分析法SWOT 分析法是一种常用的商业分析方法，用于评估一个企业或组织的强弱势以及机会和威胁。

通过分析企业的内部优势和劣势，以及外部的市场机会和竞争威胁，可以对企业的发展战略做出准确的评估和决策。

《文献信息检索》课程学习报告
姓名
学号
学院
专业
时间 2013 年 10 月 25 日
题目：利用OCLC，检索有关“东盟”研究的文献信息。

检索式：(kw: Association w1 Southeast w1 Asian w1 Nations ) or kw: ASEAN 选择WorldCat，ECO，Proceedings 这三个数据库同时进行专家检索，共得到36715条记录，分别为34977、1422、316条，包括图书、互联网、文章、连续出版物、影像、计算机、地图、音响、档案、更新后的资源、乐谱等文献类型。

检索式：kw: 东盟OR kw: 东南亚国家联盟
选择Worldcat数据库进行中文检索，后得到864条记录，包括图书、互联网、影像、连续出版物、地图、音响、计算机七种类型文献。

各文件类型搜索记录分别为：527、302、20、11、2、1、1。

信息检索和文献综述的试验报告信息检索和文献综述实验报告一、实验目标本实验的目标是掌握信息检索的基本方法和技术，能够有效地进行文献资料的搜集、筛选、分析和整理，撰写一篇结构完整的文献综述。

二、实验原理信息检索是指根据特定的需求，利用信息检索工具（如图书馆、数据库等）获取、筛选、评价和利用信息的过程。

文献综述则是针对某一研究主题，对相关的学术文献进行系统性的搜集、整理、分析和评价，以呈现该领域的研究现状、研究问题和未来发展方向。

三、实验步骤1. 确定研究主题：选择一个具有研究价值的主题，例如“人工智能在医疗领域的应用”。

2. 选择信息检索工具：根据研究主题选择适合的信息检索工具，如学术数据库、搜索引擎等。

3. 制定检索策略：根据研究主题和检索工具的特点，制定合适的检索策略，如关键词选择、布尔逻辑运算符的使用等。

4. 检索文献：根据检索策略进行文献检索，记录检索结果。

5. 筛选文献：对检索到的文献进行筛选，选择与主题密切相关的文献进行深入阅读和分析。

6. 整理文献：对筛选后的文献进行整理，包括分类、归纳和总结等。

7. 撰写综述：根据整理后的文献，撰写一篇结构完整的文献综述，包括研究现状、研究问题、未来发展方向等部分。

8. 评价与反思：对实验过程和结果进行评价和反思，总结经验教训。

四、实验结果通过本次实验，我们掌握了信息检索的基本方法和技巧，能够有效地进行文献资料的搜集、筛选、分析和整理。

同时，我们也撰写了一篇关于“人工智能在医疗领域的应用”的文献综述，系统地介绍了该领域的研究现状、研究问题和未来发展方向。

五、实验总结本次实验让我们深刻认识到信息检索在学术研究中的重要性。

通过本次实验，我们不仅掌握了信息检索的基本方法和技巧，还学会了如何撰写一篇结构完整的文献综述。

这些技能将对我们未来的学术研究和论文写作产生积极的影响。

在未来的学习和工作中，我们应该继续加强信息检索和文献综述方面的训练和实践，提高自己的学术素养和研究能力。

数据可视化参考文献数据可视化，又称信息可视化，是一种基于计算机软件的数据分析和展示技术，它可以使复杂的数据以图表、曲线、地图等形式展示出来，从而使分析者可以直观地查看和理解数据，有效地提高分析效率。

随着计算机技术的发展，数据可视化技术也发展得越来越快，它已经成为非常重要的分析和展示工具。

本文将介绍数据可视化的一些相关参考文献，以便于人们以后可以更好的了解和利用数据可视化技术。

一、数据可视化的概念数据可视化是一种通过图形、曲线、地图等图形展示数据的技术，它可以把复杂的数据以更加直观的形式展示出来，从而让分析者更容易获取所需的信息，从而提高分析效率。

数据可视化技术有很多种，其中常用的有折线图、柱状图、饼图、热力图等。

二、数据可视化的参考文献1. Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.Tufte的《量化信息的可视显示》这本书是一本关于数据可视化的经典著作，全书分为三部分，主要讲述了数据可视化的原理、技巧以及具体的实例，可以帮助读者深入地理解数据可视化的概念，并学习如何有效地使用数据可视化技术。

2. Few, S. (2009). Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Berkeley, CA: Analytics Press.Few的《现在你看见它了：量化分析的简单可视化技术》是一本关于数据可视化的参考书，介绍了多种数据可视化技术，如折线图、柱状图、饼图、热力图等，以及如何使用这些技术进行数据可视化，可以帮助读者学习如何使用这些技术来分析数据。

3. Wong, K. (2015). Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications. Boca Raton, FL: CRC Press.Wong的《交互式数据可视化：基础、技巧和应用》是一本关于交互式数据可视化的参考书，介绍了交互式数据可视化的基本原理、技术和应用，可以帮助读者更好地理解这种技术，并更好地使用它进行数据分析和展示。

XXXX大学XXXXXX学院XXXX专业文献检索与论文写作实践报告与文献综述检索课题（中文）： XX城市空间扩展时空特征分析（英文）：Analysis on Urban Spatial Expansion and SpatiotemporalCharacteristics of XXX City学生姓名学号实践日期 201X 年 9 月 5 日至 11 月 2 日总成绩说明1、文献量以20篇合适（外文不少于5篇,按照相关度递减排列），如果文献量太少，可以放宽检索年限，如太多，以最新的文献为主。

2、本报告中的参考文献题格式书写要求：全部作者、文献标题、文献出处（刊名、年、卷期、起止页码），参照以下格式：①期刊：［序号］作者. 题名. 期刊名，出版年，卷（期）:起止页码②专著：［序号］作者. 书名. 版次（第1版不标注）. 出版地：出版者，出版年:起止页码③论文集：［序号］作者. 题名//编者. 论文集名. 出版地:出版者，出版年:起止页码④科技报告：［序号］作者. 报告名称. 保存地:保存单位，年份⑤学位论文：［序号］作者. 学位论文名称(博士/硕士学位论文). 保存地:保存单位，年份⑥报纸：［序号］作者. 题名. 报纸名称，年-月-日[年月日格式：YYYY-MM-DD]（版次）⑦专利文献：［序号］专利申请者. 题名. 专利国别，专利号. 公告日期⑧电子文献：［序号］作者. 题名. 发表或更新日期（引用日期）. 网址例如：[1] 李晔，王建兵，肖文浚．沸石去除水源中低浓度氨氮的实验研究[J].武汉理工大学学报，2003，25（2）：4～6.[2] Koyuncu I, Topacik D, Turan M. Application of the membrane technology to control ammonia in surface water[J]. Water Science and Technology: Water Supply , 2001,1 (1):117~124.[3]张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所,1983：1-7.[4]李大伦.经济全球化的重要性[N].光明日报，1998-12-27(3).[5]王明亮.关于中国学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].http:///pub/wml.txt/980810–2.html, 1998–08–16/1998–10–04.3、若指定数据库查不到相关文献，写出检索式，在“检出篇数”一项内填写零。

文献检索综述报告选题选题：文献检索综述报告选题选题背景：随着信息爆炸时代的到来，人们面临着海量的信息，如何高效地获取所需信息成为了一个巨大的挑战。

文献检索作为信息检索的一种重要手段，在科学研究、学术论文撰写、学习参考等方面起到了至关重要的作用。

因此，对文献检索的综述成为了一个有价值的研究议题。

研究目的：本文旨在对文献检索的现状、方法、技巧等方面进行一个综述，总结前人研究的成果并提出未来的研究方向，以期为提高文献检索效率、准确性提供参考和借鉴。

研究内容：1. 文献检索的定义与概述：对文献检索的概念进行解释，介绍文献检索的重要性、应用领域，以及文献检索的一般步骤。

2. 文献检索的现状与挑战：探讨当前文献检索的现状，包括存在的问题和挑战，如信息过载、检索精度不高等。

3. 文献检索的方法与技巧：介绍文献检索的常用方法，如关键词检索、主题词检索、全文检索等，同时提供一些实用的检索技巧，如利用引用文献、数据库筛选等。

4. 文献检索的评价与比较：对不同文献检索工具和方法进行评价和比较，包括检索准确性、检索速度、扩展性等指标。

5. 文献检索的未来发展：针对文献检索领域的研究热点和前沿，展望未来文献检索的发展方向，如人工智能、深度学习在文献检索中的应用等。

研究方法：本文将采用文献综述的方法，通过查阅相关的学术文献、书籍和网站，搜集关于文献检索的资料，进行整理和总结，最终形成一份综述报告。

研究意义：本文的研究对于科研人员、学生和学术界具有一定的实用价值。

通过对文献检索方法与技巧的总结和整理，可以帮助读者提高文献检索的效率，准确性和可靠性，从而为科研工作和学术论文撰写提供更好的支持和指导。

此外，对文献检索的评价与比较有助于读者选择适合自己需求的文献检索工具和方法，提升研究的质量和效益。

最后，展望文献检索的未来，有助于为研究人员提供新的思路和方向，推动文献检索领域的创新和发展。

大数据与信息可视化文献综述作者：王怡人来源：《工业设计》2018年第04期摘要：本文首先对对大数据时代的数据可视化概念进行解读、辨析和研究，在理解了大数据与信息可视化的概念之后，阐述了国内外研究现状，总结现在已有的呈现方式、评估方式、技术手段和工具，提出了大数据时代下可视化所面临的挑战。

关键词：大数据；信息可视化；用户数据信息可视化是近年来不断发展的交叉学科，是艺术和科技的融合。

在如今信息爆炸的时代，人们接受数据的要求是快速、高效、准确的。

设计师在设计一个好的数据可视化时，在符合信息真实性的同时，将大量的数据通过图像等手段将抽象难以理解的数据整理成受众方便理解的形式，涉及到计算机科学、统计学、艺术设计等各种学科领域。

笔者在阅读了国内外多篇文献后将它们的各种理念，方法等总结如下。

1数据的含义数据（Date），是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构成信息和知识的基本单元。

数据是没有进行加工处理的事实，也就是说单个数据之间互不相关，独立存在，人们用一定的方式将其排列或表达就使之间有了意义，供专业人员进行交流、描述、解读。

大数据是具有4个特点的数据——数据量大（Volume）、变化速度快（Velocity）、数据类型多样化（Variety）与价值密度低（Value）。

从计算机技术的角度说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据集合。

通俗来说，大数据就是海量资料。

在效率至上的时代，其规模巨大而人工无法在较短的时间内采集、管理、处理、分析并整理出通俗易懂的内容。

从而又孕育出大数据技术——处理、管理等大数据技术。

可视化，不仅仅是可以看见，更多的是指易于理解。

是把复杂的、不直观的、不清晰、难于理解的事物变得通俗易懂，一目了然。

以便于传播、交流和沟通，以及进一步的研究。

可视化不限于视觉层面，除了结合国标、文字、表格、录像等形式、也可以结合听觉、嗅觉、触觉等感觉，并加入交互处理的技术，理论和方法，让用户易于理解。