可视化是将数据通过图表、图像等形式呈现出来，而这些数据本身需要被保存在某种形式的数据仓库中。在数据可视化背后，数据保存的方式主要可以有以下几种：本地存储、云存储、数据库存储。

本地存储是指将数据保存在本地计算机或服务器上，可以存储在硬盘、固态硬盘等物理设备中。本地存储的优势是数据可以得到完全控制和保密，但也存在容量限制、数据安全性等问题。

云存储是将数据保存在云服务提供商的服务器中，比如AWS、Azure、Google Cloud等。云存储的优势在于可以实现数据的备份、易于扩展、高可用性等，但也存在一定的安全性和隐私保护的问题。

数据库存储是指将数据保存在数据库中，比如MySQL、SQL Server、MongoDB等。数据库存储的优势在于数据结构化强，支持复杂的查询和分析，但也存在性能瓶颈、维护困难等问题。

为了更好地支持可视化，数据的保存方式需要根据实际情况进行选择，并考虑数据的安全性、可靠性、易用性等因素。在选择数据保存方式时，需要根据数据量大小、安全需求、访问频率等因素进行综合考虑，以确保数据能够被有效地保存和使用。

当我们在进行数据可视化时，通常会使用各种工具和编程语言来生成图表、图形和其他视觉化元素。这些工具可以帮助我们更好地理解数据，并从中发现模式、趋势和见解。然而，在保存和管理可视化背后的数据时，也需要注意一些关键问题，以确保数据的完整性、安全性和可追溯性。以下是关于如何保存可视化背后的数据的一些建议：

1. 原始数据备份：在进行数据可视化之前，首先要确保具有原始数据的备份副本。这样可以在需要重新生成或验证可视化结果时使用原始数据。原始数据的备份可以存储在本地计算机、云服务或其他备份设备中，以防止数据丢失或损坏。

2. 保存数据集和代码：除了保存原始数据外，还应保存用于生成可视化的数据集和代码。这包括数据清洗、转换、处理和可视化的所有步骤和代码。使用版本控制系统（如Git）来管理代码版本，以确保可以跟踪和恢复所有对数据和可视化的更改。

3. 元数据记录：在保存数据时，需要记录有关数据集的元数据信息，包括数据来源、采集日期、数据格式、字段含义等。这些元数据对于理解数据背景和可视化意义至关重要，并可帮助其他人理解和使用数据。

4. 规范化数据格式：为了方便共享和重用数据，最好将数据保存为常见的格式，如CSV、JSON、Excel等。这样可以确保数据易于导入和分析，无需特定的工具或软件。

5. 数据安全和隐私：在保存和共享数据时，务必注意数据安全和隐私问题。特别是涉及敏感信息或个人身份信息的数据，在保存和共享时应进行适当的脱敏、加密和访问控制，以保护数据免受未经授权的访问和滥用。

总的来说，保存可视化背后的数据旨在保证数据的完整性、可追溯性和安全性，以便日后可以重新生成、验证和共享这些数据。经过良好的数据管理和保存实践，可以确保数据可视化工作的持续有效性和可信度。

将可视化背后数据保持在图表中

可视化背后的数据在图表中可以以不同的方式保存，这有赖于您使用的可视化工具和数据存储需求。下面是一些常见方法：

1. 使用数据连接

许多可视化工具（如Tableau、Power BI、Google Data Studio等）允许直接连接至外部数据源，并在图表中呈现该数据。这种方式下，数据保持在数据源中，图表只是数据的展示方式。

2. 导出数据

您可以通过工具的导出功能，将数据以Excel、CSV等格式导出保存。这种方式下，您可以随时访问并处理数据，但需要手动更新数据以保持与图表的一致性。

3. 内置数据存储

有些可视化工具提供内置的数据存储功能，允许您将数据直接存储在工具中。这样，数据与图表关联更为紧密，但也增加了数据维护的难度。

4. 数据集成

对于复杂的可视化需求，您可能需要考虑数据集成的方式。通过将数据存储在专门的数据仓库或数据库中，并使用ETL工具管理数据流，可以确保数据的持久性和完整性。

5. API集成

某些情况下，您可能希望通过API与数据存储系统集成，以实时获取和更新数据。这种方式对需要动态数据展示的场景很有帮助。

综上所述，选择适合您需求的数据保存方式至关重要，这取决于您的数据量、数据更新频率、数据敏感性和数据处理需求等因素。最佳实践是综合考虑以上方法，并根据具体情况做出选择。