数据可视化是一种将数据转换成图形、图表或其他视觉表示形式的技术，以便于用户更容易地理解和分析数据。数据可视化的主要技术知识包括以下几个方面：
1. 数据清洗与预处理：在数据可视化过程中，首先需要进行数据清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值、转换数据类型等操作，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据挖掘与特征工程：数据可视化需要从原始数据中提取有价值的信息，因此需要进行数据挖掘和特征工程。这包括选择适当的算法、计算特征、构建模型等步骤，以便更好地理解数据并发现潜在的模式和关系。
3. 可视化设计：数据可视化的设计包括选择合适的可视化方法、选择合适的图表类型、确定合适的颜色和样式等。一个好的可视化设计可以让用户更直观地了解数据的含义和趋势。
4. 交互式数据可视化：交互式数据可视化允许用户与数据进行交互，从而更好地理解和分析数据。这包括添加工具栏、按钮、滑块等交互元素，以及设置数据的动态更新和响应用户操作等功能。
5. 可视化工具与库：数据可视化需要使用特定的工具和库来实现。目前常用的可视化工具有Tableau、Power BI、D3.js等，而常见的可视化库有Echarts、Highcharts等。这些工具和库提供了丰富的可视化功能和扩展性，可以帮助开发者实现各种复杂的数据可视化需求。
6. 数据可视化的最佳实践：在进行数据可视化时，还需要注意一些最佳实践，如保持一致的图表风格、避免过度复杂和难以理解的图表、确保图表与数据内容相匹配等。这些最佳实践有助于提高数据可视化的效果和用户体验。
总之，数据可视化是一门涉及多个技术领域的知识，包括数据清洗与预处理、数据挖掘与特征工程、可视化设计、交互式数据可视化、可视化工具与库以及最佳实践等方面。掌握这些技术知识对于实现高质量的数据可视化非常重要。
