数据可视化原理与技术的关系密切而复杂。数据可视化是一种将抽象的数据转化为直观、易理解的图形和图表的技术，以便用户能够快速获取信息和做出决策。数据可视化的原理和技术包括以下几个方面：
1. 数据源：数据可视化的第一步是获取数据。数据源可以是传统的数据库、电子表格、网络爬虫等。选择合适的数据源对于后续的数据处理和可视化至关重要。
2. 数据处理：在获取数据后，需要对其进行清洗、转换和整合，以消除噪声、填补缺失值、规范化数据格式等。这一步骤的目的是确保数据的准确性和一致性，为后续的可视化提供高质量的数据基础。
3. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和模式的过程。常用的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。通过数据挖掘，我们可以发现数据中的隐含规律和关系，为可视化提供更深层次的信息。
4. 可视化设计：可视化设计是指根据数据的特点和用户需求，选择合适的可视化方法和技术，将数据转换为图形和图表。可视化设计需要考虑数据的属性、关系和趋势，以及用户的观察习惯和需求。常见的可视化方法有柱状图、折线图、饼图、散点图等。
5. 交互式可视化：交互式可视化是指用户可以与可视化结果进行交互，从而更好地理解和分析数据。交互式可视化可以提高用户体验，使用户能够根据个人需求调整视图、过滤数据、探索不同维度等。常见的交互式可视化技术有热力图、树形图、地图等。
6. 可视化工具：为了实现上述步骤，我们需要借助各种可视化工具和技术。常用的可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等。这些工具提供了丰富的可视化方法和模板，可以简化复杂的可视化过程，提高可视化效果。
总之，数据可视化原理与技术之间存在密切的关系。数据可视化是一个涉及多个环节的综合性技术，包括数据源选择、数据处理、数据挖掘、可视化设计、交互式可视化和可视化工具等。通过合理运用这些原理和技术，我们可以将抽象的数据转化为直观、易理解的图形和图表，帮助用户更好地分析和决策。
