数据可视化技术是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化技术主要运用于报表与BI领域。

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下：

①与男性相比，女性在沟通上更有优势

众所周知，做大数据开发就是为了服务于客户，虽然说做出项目可以满足于客户需求，但是如何完整地表达出你所做的项目初衷，则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上，女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉，在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。

②外界对女性工程师的期望值不高

虽说男女平等，但是由于生理原因，外界对女大数据开发工程师的要求，并不如男大数据开发工程师的期望高，因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平，但是需要提醒各位的是，在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩，证明自身的实力，企业也将会格外重视你的发展，给你更多的空间。

③女性大数据开发工程师心细惹人爱

绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧，在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说，就比较少，这正是因为女性的细心，女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug，因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融，协力构建了完整的大数据产业链。

从大数据产业链上下游来看，大数据行业上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据行业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据行业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

在上游领域，基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础，它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施，资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

在中游大数据服务领域，数据服务层是大数据市场的未来增长点之一， 随着5G商用的全面推广，数据采集和预处理需求将快速上升;此外，随着数字技术日益复杂，提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大，相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。