面对海量的纷繁复杂的数据，研究人员需要从中找出某领域内相关有价值的数据并进行处理，这项工作无疑是枯燥并且艰难的。因为大数据时代下的数据具有规模庞大且结构复杂的特点。对于用户而言他们需要在最短的时间内得到对于这些数据最客观和全面的分析结果。数据可视化技术可以快速有效地提取数据信息并进行数据关联性处理，生成数据之间的关系，并呈现在用户面前，帮助用户观察与分析数据。因此，在大数据时代下数据可视化技术是一门十分有效的数据综合处理技术。
一、什么是数据可视化
数据可视化是指大型数据库中的数据，顺利获得计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的开展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。顺利获得直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。
二、大数据可视化常用的方式有哪些
1、颜色可视化
经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。
2、面积&尺寸可视化
对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同目标对应的目标值之间的比照。这种办法会让阅读者对数据及其之间的比照一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式核算，来表达准确的标准和份额。
3、地域空间可视化
当目标数据要表达的主题跟地域有关联时，咱们一般会挑选用地图为大布景。这样用户能够直观的分析全体的数据情况，同时也能够依据地理位置快速的定位到某一区域来查看详细数据。
4、图形可视化
在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户分析图表要表达的主题。
5、面向专业人员的数据可视化
对于专业的数据分析人员来说，数据可视化是其主要的工作内容之一，其对于数据可视化的要求主要体现在两方面：一是提升数据可视化结果输出的效率;二是更加灵活、敏捷地应对各种数据可视化工作，减少重复或者低效工作。
6、概念可视化
经过将笼统的目标数据转换成咱们熟悉的简单感知的数据时，用户便更简单分析图形要表达的意义。
7、面向公众的数据可视化
除了支持内部管理与业务开展之外，数据可视化还有一个重要的任务就是向公众传达企业的开展状况、实力，以提升品牌形象，增进公众认知。
8、面向管理与业务人员的数据可视化
对于管理与业务人员来说，其之所以需要数据可视化，本质上在于其希望顺利获得数据可视化来辅助管理与业务召开，这就涉及到数据可视化结果的灵活性与易获取性。
三、数据可视化优点
1、增强互动
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的分析数据信息。
2、接受更快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。
3、美化数据
可视化从视觉的角度来描绘数据，可根据技术工具对数据的表现形式进行美化，以达到观看数据的同时对于视觉也是一种享受的效果。
4、强化关联
数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。
四、数据可视化过程
数据可视化模型可以将数据信息的可视化过程分为3个基本阶段。
1、数据预处理阶段
这是数据可视化过程的一个基本阶段，数据预处理是指将收集到的数据进行一些简单的预处理加工，把相关联的数据整合，并进行模块化处理。具体来说，数据预处理包括对数据进行基本的格式化和标准化、进行数据相关变换、将数据压缩和解压缩等。对于不同领域，有些数据还要进行异常值检查、聚类等处理。
2、绘测阶段
绘测指的是将信息从数据到几何图象的转换，此阶段需要考虑不同用户群的需求。
3、显示和交互
显示功能指的是将绘测阶段生成的数据图形和图像按照用户的要求输出结果。这一阶段除了单纯的显示数据图象信息，还要传递数据之间的关联性以及数据开展趋势，并把用户的反馈信息传递到软件层，以实现人机交互。
