在数据分析中 ， 数据谱系记录了数据处理的整个历史 ， 包括数据的起源以及处理这些数据的所有后续过程(数据产生和随时间演化的全过程) 。对于数据库系统，有时需要追踪查询结果的来源，以衡量数据的可信度和质量，数据谱系研究的目的主要是通过数据谱系追踪解决分布式数据共享时数据的可靠性、质量和版本信息，同时也针对各种导出的数据集解决这些问题 。
1、数据可视化,信息可视化,知识可视化三者的区别和联系题主的问题很像BI(商业智能)的一个实现路径:数据信息知识行动 。大数据时代，我们最需要的是数据，但同时数据又分散在各个角落，无法形成有效的连接和信息展示 。所以，我们要做的第一步就是把这些数据整合起来，通过各种可视化的图表来展示，而不是数据 。这就是数据可视化 。我们需要使用可视化工具，EXCEL或BI来找到合适的图表类型 ， 并通过可视化应用程序(大屏数据、移动BI等)显示出来 。).
2、统计分析是什么?问题1:统计分析有什么特点？统计分析报告是描述研究过程和统计分析结果的最终形式的文章 。与一般文章相比，它具有以下特点:统计作为语言 。统计分析报告以统计数据为主要语言，辅以统计表格和图表来具体、清晰地表达 。而且统计分析报告中使用的统计数据不是个别的、简单的、混乱的，而是相互关联的、有逻辑联系的 。
统计分析报告是说明性的 ， 不使用夸张、虚构、想象等文学表达方式，也不使用华丽的语言和过多的描述刻意渲染 。它要求用词尽量少，言简意赅 ， 准确无误，数据与基本观点一致 ， 论点与论据一致 。统计分析报告具有相对明确的结构 。其突出特点是层次分明，脉络清晰 。一般来说 ， 首先要表明对问题的看法，然后用数据和事实进行论证，最后在科学分析的基础上提出对策和建议 。
3、数据可视化是怎样创造出来的【数据分析的起源】数据可视化数据和信息可视化是专业领域中两个相似的术语 。从狭义上讲，数字可视化是指以统计图表的形式呈现数据，而信息图形(information visualization)是将非数字信息可视化 。前者用于传达信息，后者用于表达抽象或复杂的概念、技术和信息 。广义的数据可视化是指数据可视化、信息可视化和科学可视化 。数据可视化起源20世纪60年代 ， 计算机图形学，人们用计算机创建图形和图表，将提取的数据可视化，呈现数据的各种属性和变量 。
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