在SCI论文中，数据可视化技术是一种重要的工具，用于以图形化方式清晰地描述和展示实验数据，使读者能够准确理解和分析数据，验证实验假设，并为后续实验设计和结果解读提供支持。

　　数据可视化主要指的是技术上较为高级的技术方法，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。数据可视化技术包含以下几个基本概念：

　　1.数据空间：由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。

　　2.数据开发：利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。

　　3.数据分析：对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。

　　4.数据可视化：将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

　　数据可视化的类型可以根据数据的特性和需求进行分类，常见的类型包括：

　　1.时空数据可视化：对于具有时间和空间属性的数据，通过地图、时间序列图等方式进行可视化，展示数据的空间分布和时间变化。

　　2.层次与网络结构数据可视化：对于网络数据和具有层次结构的数据，如社交网络、组织结构等，通过节点链接图、树状图等方式进行可视化，展示数据的网络结构和层次关系。

　　3.文本和跨媒体数据可视化：对于文本、图片、音频等非结构化数据，通过词云、图像标签、音频波形图等方式进行可视化，提取和展示其中的关键信息和特征。

　　4.多变量数据可视化：对于具有多个变量的数据，通过散点图、平行坐标图、雷达图等方式进行可视化，展示数据之间的关联关系和变化趋势。

　　5.统计数据可视化：对于统计数据和概率分布数据，通过直方图、箱线图、正态分布图等方式进行可视化，展示数据的分布情况和统计特征。

　　在SCI论文中，数据可视化技术具有多种优点，如提高数据处理效率、增强数据可理解性、直观性与易读性等。通过数据可视化技术，可以将大量复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，帮助读者更好地理解和分析数据，从而支持论文的研究结果和结论。同时，数据可视化技术还具有较好的适应性、跨平台性和兼容性，可以根据不同的数据类型和结构选择合适的可视化方法。

　　在使用数据可视化技术时，需要注意一些挑战和限制，如大规模数据的展示、数据多样性的处理、数据速度的挑战、数据复杂性的揭示以及数据隐私和安全的保护等。为了优化数据可视化的效果，需要不断迭代和改进可视化技术，包括色彩搭配、布局规划、动画设计等方面的优化。