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可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势，使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。各种各样抽象数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。
数据挖掘更偏向于“数据”而不是算法，它包括了很多数据的前期处理，数据的爬取、清洗、整合，数据的有效性检测，数据可视化（画图）等等，最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。
知识图谱是什么 知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。
数据的采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。它通常可以与Web抓取、Web爬虫和提取数据互换使用。
树型结构的数据API是一种用于处理树状数据结构的接口或工具。 它允许开发人员在应用程序中存储和操作具有层级关系的数据，类似于树的节点。
随着数字化转型的深入，企业和社会产生了前所未有的海量数据。这些数据不仅量大，而且来源多样，结构各异，形成了所谓的“多源异构数据”。
数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。
数据仓库通过预定义的模式和结构化的数据模型，使得数据易于理解和查询分析。如果企业有明确的分析要求，并且数据结构稳定且易于理解，数据仓库是一个不错的选择。
2.数据结构 传统数据库采用关系型模型，使用表格的形式结构化保存数据，依赖事先设计好的模式。 数据仓库则可以采用多种模型，包括关系型、多维和半结构化等，以适应不同类型的数据分析需求。
一、多源异构数据的种类 多源异构数据源泛指来自不同地方、不同形式、不同结构或使用不同标准的数据。
三、 数据对接之数据类型 数据对接涉及多种数据类型，主要包括以下几种： 1.结构化数据：通常指存储在关系型数据库中的数据，如客户信息、交易记录等。
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