面對海量的紛繁復雜的數據，研究人員需要從中找出某領域內相關有價值的數據并進行處理，這項工作無疑是枯燥并且艱難的。因為大數據時代下的數據具有規模龐大且結構復雜的特點。對于用戶而言他們需要在最短的時間內得到對于這些數據最客觀和全面的分析結果。數據可視化技術可以快速有效地提取數據信息并進行數據關聯性處理，生成數據之間的關系，并呈現在用戶面前，幫助用戶觀察與分析數據。因此，在大數據時代下數據可視化技術是一門十分有效的數據綜合處理技術。
一、什么是數據可視化
數據可視化是指大型數據庫中的數據，通過計算機技術能夠把這些紛繁復雜的數據經過一系列快速的處理并找出其關聯性，預測數據的發展趨勢，并最終呈現在用戶面前的過程。通過直觀圖形的展示讓用戶更直接地觀察和分析數據，實現人機交互。數據可視化過程需要涉及的技術主要有幾何技術、面向像素技術、分布式技術、圖表技術等。
二、大數據可視化常用的方式有哪些
1、顏色可視化
經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。
2、面積&尺寸可視化
對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目了然。制作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達準確的標準和份額。
3、地域空間可視化
當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。
4、圖形可視化
在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便于用戶了解圖表要表達的主題。
5、面向專業人員的數據可視化
對于專業的數據分析人員來說，數據可視化是其主要的工作內容之一，其對于數據可視化的要求主要體現在兩方面：一是提升數據可視化結果輸出的效率;二是更加靈活、敏捷地應對各種數據可視化工作，減少重復或者低效工作。
6、概念可視化
經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。
7、面向公眾的數據可視化
除了支持內部管理與業務發展之外，數據可視化還有一個重要的任務就是向公眾傳達企業的發展狀況、實力，以提升品牌形象，增進公眾認知。
8、面向管理與業務人員的數據可視化
對于管理與業務人員來說，其之所以需要數據可視化，本質上在于其希望通過數據可視化來輔助管理與業務開展，這就涉及到數據可視化結果的靈活性與易獲取性。
三、數據可視化優點
1、增強互動
數據可視化的主要好處是它及時帶來了風險變化。與靜態圖表不同，可視化的應用可以是流動性的操作，更有力的了解數據信息。
2、接受更快
人腦對視覺信息的處理要比書面信息容易得多。使用圖表來總結復雜的數據，可以確保對關系的理解要比那些混亂的報告或電子表格更快。節省接受時間。
3、美化數據
可視化從視覺的角度來描繪數據，可根據技術工具對數據的表現形式進行美化，以達到觀看數據的同時對于視覺也是一種享受的效果。
4、強化關聯
數據可視化的應用可以使數據之間的各種聯系方式緊密關聯。以數據圖表的形式描繪各組數據之間的聯系。
四、數據可視化過程
數據可視化模型可以將數據信息的可視化過程分為3個基本階段。
1、數據預處理階段
這是數據可視化過程的一個基本階段，數據預處理是指將收集到的數據進行一些簡單的預處理加工，把相關聯的數據整合，并進行模塊化處理。具體來說，數據預處理包括對數據進行基本的格式化和標準化、進行數據相關變換、將數據壓縮和解壓縮等。對于不同領域，有些數據還要進行異常值檢查、聚類等處理。
2、繪測階段
繪測指的是將信息從數據到幾何圖象的轉換，此階段需要考慮不同用戶群的需求。
3、顯示和交互
顯示功能指的是將繪測階段生成的數據圖形和圖像按照用戶的要求輸出結果。這一階段除了單純的顯示數據圖象信息，還要傳遞數據之間的關聯性以及數據發展趨勢，并把用戶的反饋信息傳遞到軟件層，以實現人機交互。
