数据可视化相关概念界定包括

数据可视化是一种将数据转换为图形或图像的技术和过程，以便更直观地理解和解释数据。它涉及多个相关概念和理论，以下是对这些概念的界定：

1. 数据可视化（Data Visualization）：是指使用图形、图表、地图等视觉元素来展示数据的过程。数据可视化的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的模式和趋势，以及做出基于数据的决策。数据可视化可以分为静态可视化和动态可视化两种类型。静态可视化是指将数据以静态图像的形式呈现，如柱状图、折线图、饼图等；动态可视化是指将数据以动态图像的形式呈现，如时间序列图、热力图、交互式仪表盘等。

2. 数据可视化工具（Data Visualization Tools）：是指用于创建和编辑数据可视化的工具和技术。常见的数据可视化工具有Tableau、Power BI、QlikView、D3.js等。这些工具提供了丰富的可视化选项和功能，可以帮助用户轻松地创建各种类型的数据可视化。

3. 数据可视化设计原则（Data Visualization Design Principles）：是指在创建数据可视化时需要遵循的一些基本准则和指导原则。这些原则包括简洁性、一致性、可读性、准确性、相关性、创新性等。简洁性是指数据可视化应该尽可能简单明了，避免复杂的布局和过多的细节；一致性是指数据可视化应该遵循一定的风格和格式，以便读者能够快速识别和理解；可读性是指数据可视化应该易于阅读和理解，避免使用过于复杂或晦涩难懂的术语和符号；准确性是指数据可视化应该准确反映数据的真实情况，避免误导读者；相关性是指数据可视化应该与主题和上下文相关联，以便读者能够更好地理解数据的含义；创新性是指数据可视化应该具有一定的独特性和新颖性，以吸引读者的注意力并突出数据的价值。

4. 数据可视化方法（Data Visualization Methods）：是指在创建数据可视化时可以使用的各种技术和手段。常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、树状图、地图等。此外，还有一些高级的数据可视化方法，如交互式仪表盘、热力图、时间序列图、地理信息系统（GIS）等。这些方法可以根据不同的需求和场景选择合适的可视化方式，以更好地展示数据的特点和价值。

5. 数据可视化质量（Data Visualization Quality）：是指数据可视化在各个方面的表现和效果。数据可视化质量的评价标准包括清晰度、准确性、一致性、创新性、易用性等。清晰度是指数据可视化是否能够清晰地表达数据的含义和关系；准确性是指数据可视化是否正确反映了数据的真实情况；一致性是指数据可视化是否遵循一定的风格和格式，以便读者能够快速识别和理解；创新性是指数据可视化是否具有一定的独特性和新颖性，以吸引读者的注意力并突出数据的价值；易用性是指数据可视化是否易于操作和使用，以便用户能够轻松地获取所需的信息。

6. 数据可视化应用场景（Data Visualization Application Scenarios）：是指在不同领域和场景下使用数据可视化的情况。常见的应用场景包括商业分析、市场研究、金融投资、医疗健康、教育科研、政府管理等。在这些领域中，数据可视化可以用于展示销售数据、市场份额、财务报告、患者病情、教育资源、政策效果等各类数据。通过数据可视化，用户可以更加直观地理解数据的含义和价值，从而做出更加明智的决策和判断。