非结构化数据如何可视化呈现？
1、按图像数据可视化：使用具有真实含义的图像和图标，使数据和图表更加逼真，易于理解。示例包括男性和女性图标的比例显示。 通过概念实现数据可视化：将抽象的指标数据转换为熟悉且易于理解的数据，以形象地解释概念。示例包括非结构化数据的解释和信息图。
2、数据分析的完整流程主要包括以下六个关键步骤：数据采集、数据处理、数据分析、数据展现、数据可视化以及数据分析报告。下面将逐一详细介绍每个步骤。 数据采集 数据采集是对各种来源的结构化和非结构化海量数据进行采集的过程。
3、非结构化数据校正、特征提取：对于非结构化的医学影像、病理数据，以识别、分割和解析为核心任务。通过临床医生标注和模型训练，实现对数据的实体识别和关系标注，提高数据准确率。同时，建立患者索引信息（EMPI），实现病患唯一索引，确保数据的准确性和一致性。
4、概念化视觉：如使用冰山理论来解释非结构化数据的复杂性和隐藏信息。 图形图表：条形图、饼图、折线图等，用于表达数据的变化趋势、比例关系和对比情况。类型：数据可视化的类型多种多样，包括但不限于条形图、饼图、折线图、散点图、热图、雷达图、面积图、仪表盘等。
5、数据分析的完整流程可以用以下一张图来理解，主要包括以下几个关键步骤：数据采集：定义：从各种来源收集结构化和非结构化数据。方法：包括数据库采集、网络数据采集和文件采集。数据处理：定义：对采集的数据进行清洗、填充、合并等操作，以确保数据质量。
