19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE
Information Visualization
正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。
数据可视化的手法很多，其中有一些共通的视觉要素，整理如下。
· 坐标。数值的位置被对应到直角坐标系或极坐标系上。
· 大小。数据的大小被对应到图形的大小。
· 色彩。数值的分类和界限等对应到颜色的不同。
· 标签。数值的特征用标签来标记。
· 关联。数值之间的联系，用关联线条等连接起来。
数据可视化( Data Visualization )和信息可视化( Information Visualization
)很相近，有时几乎可以等同。但严格来说它们是不同的，它们的不同可以总结为一句话：数据可视化是对数字信息进行可视化，信息可视化是对数字信息和非数字信息进行可视化。
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`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。
并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此，数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。
以上说的就是数据可视化，他们常用于商业智能中（BI），这里可以理解大数据（包括了数据存储数据分析等等的内容）为我们的数据可视化提供数据，或者说，数据可视化把我们大数据分析出的结果更好的展示给用户，让用户更好的理解数据内容。
19世纪中叶，数据可视化主要被用于军事用途，用来表示军队死亡原因、军队的分布图等。进入20世纪，数据可视化有了飞跃性的发展。1990年，在人机界面学会上，作为信息可视化原型的技术被发表。1995年，IEEE Information Visualization 正式创立，信息可视化作为独立的学科被正式确立。随着2012年世界进入大数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，成为当前重要的课题。
数据可视化的手法很多，其中有一些共通的视觉要素，整理如下。
· 坐标。数值的位置被对应到直角坐标系或极坐标系上。
· 大小。数据的大小被对应到图形的大小。
· 色彩。数值的分类和界限等对应到颜色的不同。
· 标签。数值的特征用标签来标记。
· 关联。数值之间的联系，用关联线条等连接起来。
数据可视化( Data Visualization )和信息可视化( Information Visualization )很相近，有时几乎可以等同。但严格来说它们是不同的，它们的不同可以总结为一句话：数据可视化是对数字信息进行可视化，信息可视化是对数字信息和非数字信息进行可视化。
大数据时代下，各种数据信息充斥着人们的眼球，如何能在这些纷繁复杂的数据信息中高效地提取相关领域内关联数据已经成为重中之重。数据可视化技术的出现实现了用户与数据之间的交互，并让用户能够清晰明了的观察和分析数据信息，发现数据中的关联性。如今，各种新型的可视化技术的研究越来越普遍，目前主要的研究热点是多维数据、时态数据、层次数据和网络数据的可视化
使用web技术，展示数据分析的结果
饼图，柱状图，折线图等
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`( `runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT, `runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL, `runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL, `submission_date` DATE, PRI...
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