數據可視化是將數據以差異形式展此刻差異系統中，個中包羅屬性和變量的單元信息。基于可視化發明數據的要領答允用戶利用差異的數據源，來建設自界說闡明。先進的闡明集成了很多要領，為了支持交互式動畫在臺式電腦、條記本電腦或平板電腦、智妙手機等移動設備上建設圖形桌面。按照觀測，表1顯示了數據可視化的長處。

對付可視化有以下幾點發起

大數據 是大容量、高速度而且數據之間差別很大的數據集，因此需要新的處理懲罰要領來優化決定的流程。大數據的挑戰在于數據收羅、存儲、闡明、共享、搜索和可視化[5]

1、“所有數據都必需可視化”：不要過度依賴可視化，一些數據不需要可視化要領來表達它的動靜。

2、“只有好的數據才應該做可視化”：輕便的可視化可以便于找到錯誤就像數據有助于發明有趣的趨勢一樣。

3、“可視化老是能做出正確的抉擇”：可視化并不能取代批駁性思維。

4、“可視化將意味著精確性”：數據可視化并不著重于顯示一個精確的圖像，而是它可以表達出差異的結果。

通例數據可視化要領

很多傳統的數據可視化要領常常被利用，好比表格、直方圖、散點圖、折線圖、柱狀圖、餅圖、面積圖、流程圖、泡沫圖表等以及圖表的多個數據系列或組合像時間線、維恩圖、數據流圖、實體干系圖等。另外，一些數據可視化要領常常被利用，卻不像前面那些利用的遍及，它們是平行坐標式、樹狀圖、錐形樹圖和語義網絡等。

平行坐標被用于繪制多維度個別數據。平行坐標在顯示多維數據時長短常有用的。圖1就是平行坐標;樹狀圖則是一種有效的可視化條理布局要領。每個子矩形的面積代表一個丈量，而它的顏色常被用來代表另一個丈量的數據。圖2顯示了一個選擇流媒體音樂和視頻的樹狀圖，是在一個社交網絡社區得到的數據;錐形樹圖是另一種顯示分層數據的要領，如三維空間中的組織體，它的樹枝是錐發展的形式;語義網絡是一個暗示差異觀念之間的邏輯干系的圖形。它生成有向圖，組合節點或極點，邊或弧，并在每個邊上做標志。

可視化并非僅僅是靜態形式，而該當是互動的。交互式可視化可以通過縮放等要領舉辦細節概述。它有如下的步調：

1、選擇：交互式按照用戶的樂趣選擇數據實體或完整的數據集，以及它的子集。

2、鏈接：在多個視圖找到有用的信息，如圖3所示。

3、過濾：輔佐用戶調理顯示的信息量，淘汰信息數量而且專注于用戶感樂趣的信息。

重排或再映射：空間機關是最重要的視覺映射，重排信息的空間機關對發生差異的看法很是有效。

新的數據庫技能和前沿的網絡可視化要領大概是淘汰本錢的重要因素，也有助于完善科研的歷程。跟著網絡時代的到來，數據時時都在更新，大大減小了可視化的時效性。這些“低端”可視化凡是用于貿易闡明和當局數據的開放，但它們對科研沒有太大的輔佐。很多科學家利用的可視化東西都不答允毗連這些網絡東西。

大數據可視化面對的挑戰

拓展性和動態闡明是可視化的兩個最主要的挑戰。按照數據量的巨細，表2顯示了靜態數據和動態數據的研究近況。對大型動態數據，原本A問題的謎底和B問題的謎底也許在同時應對AB兩個問題時就不合用了。

基于可視化的要領迎接了四個“V”的挑戰，并將它們轉化成以下的機會。

• 體量(Volume)：利用數據量很大的數據集開拓，并從大數據中獲自得義。

• 多源(Variety)：開拓進程中需要盡大概多的數據源。

• 高速(Velocity)：企業不消再分批處理懲罰數據，而是可以及時處理懲罰全部數據。

• 質量(Value)：不只為用戶建設有吸引力的信息圖和熱點圖，還能通過大數據獲取意見，directadmin安裝 directadmin漢化，締造貿易代價。

大數據可視化的多樣性和異構性(布局化、半布局化和非布局化)是一個大問題。高速是大數據闡明的要素。在大數據中，設計一個新的可視化東西并具有高效的索引并非易事。云計較和先進的圖形用戶界面更有助于成長大數據的擴展性。

可視化系統必需與非布局化的數據形式(如圖表、表格、文本、樹狀圖尚有其他的元數據等)相抗衡，而大數據凡是是以非布局化形式呈現的。由于寬帶限制和能源需求，可視化應該更貼近數據，并有效地提取有意義的信息。可視化軟件應以原位的方法運行。由于大數據的容量問題，大局限并行化成為可視化進程的一個挑戰。而并行可視化算法的難點則是如何將一個問題解析為多個可同時運行的獨立的任務。