摘要：数据统计早已经被广泛地应用在各个领域——不管是工程学、医学、生物学、气象学、天文学、物理学等前沿学科，还是经济学、心理学、历史学、新闻学等社会学科，都离不开对于数据的统计和总结。

而伴随着信息技术如：互联网、物联网、云计算等的发展，信息技术与人类社会的政治、科学、经济、文化、军事乃至生活方方面面不断地交叉融合，于是催生爆发出了远超以往成百上千倍的巨量数据，数据已经大到无法通过传统软件和工具进行挖掘、分类、管理、分析，所以新型处理模式应运而生。只有这样，才能使数据成为拥有更强决策力、洞察力、发现力以及流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产——这就是大数据。

大数据的应用主要包含以下五个领域：信息采集、信息传输、数据存储、数据分析和数据可视化，其中数据分析和数据可视化是当下聚焦的热点。数据分析是将多维度数据进行切割旋转等动作，从而剖析数据，便能从相当多的角度和方面来观察数据。而数据可视化则是将巨大的、枯燥的、复杂的、潜逻辑的数据通过视觉图形图像的形式展现出来，使用户发现关联规律，继而进行更深层次的挖掘。

而现阶段大部分企业所用到的数据可视化技术通过作者的统计分析大致可分为三类：分别是以Excel、Word等软件为首制作出的传统报表；以甲骨文（Oracle）、斯迈特（Smartbi）等软件为核心的商业智能——也就是常说的BI（Business Intelligence）；以前端技术为核心，运用Echars、D3等开源可视化库或以DataV为首的数据可视化大屏应用制作而成的可视化大屏。

本篇论文从当前企业对几种数据可视化技术的应用入手，对企业的数据可视化分类、方向、特点、差异以及企业可视化未来发展进行分析和预测。

关键词： 大数据 可视化 BI  统计 专业化管理

目录

摘要

Abstract

1绪论-6

1.1案例背景-6

1.1.1大数据时代背景介绍-6

1.1.2数据可视化简介-7

1.2对于数据可视化应用与发展的研究内容、意义及技术路线-7

1.2.1研究内容-7

1.2.2研究意义-7

1.2.3研究方法-8

1.2.4技术路线-8

2对于企业数据可视化技术的应用分析-9

2.1企业常用的数据可视化分类-9

2.1.1传统报表-9

2.1.2商业智能-10

2.1.3可视化大屏-10

2.1.3.1以前端技术为核心的可视化大屏-11

2.1.3.2新一代智能化可视化大屏-11

2.2企业的数据可视化用途-12

3对于当下企业数据可视化技术的总结-13

3.1不同数据可视化技术之间的差异-13

3.1.1技术差异-13

3.1.2展示媒介差异-15

3.1.3应用场景差异-15

3.2不同数据可视化技术的优缺点-16

4企业数据可视化发展与不足-17

5总结与展望-18

参考文献-19

附录（文中作者使用的数据和代码）-21