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在"大数据可视化"概念出现之前，人们实际上广泛应用了数据可视化，从人口数据到学生成绩统计，所有这些都可以可视化显示，探索规律。如今，信息可以通过多种方式可视化，每种可视化方法都有不同的侧重点。大数据时代，当你计划处理数据时，首先要明确和理解的是：你计划通过数据告诉用户什么样的故事，数据可视化后会表达什么？通过这些数据，能为你的后续工作提供什么指导，能不能帮助读者正确把握重点，了解行业趋势？了解这一点后，就可以选择合理的数据可视化方法，高效地传输数据。你的数据是有价值的数据。那么如何可视化数据呢？
数据特征：
数据可视化首先要了解数据，然后掌握可视化方法，才能实现高效的数据可视化。设计时，您可能会遇到以下常见数据类型：
1.定量：数据是可以衡量的，所有的数值都是数字
2.离散型：数字数据可能取有限范围内的值。例如，办公室的员工人数
3.可持续性：数据可以在有限的范围内测量，例如年降水量
4.范围：数据可以根据分组和分类进行分类，如产量和销量
合理的视觉图表
对比柱状图
比较类图表显示了值之间的差异和相似之处。图的长度、宽度、位置、面积、角度、颜色用来比较数值，通常用来表示不同分类之间的数值比较和不同时间点的数据比较。
柱形图不同于直方图，直方图不能显示数据在一个区间内的连续变化趋势。直方图描述了分类数据，并回答“有多少？”在每个分类中这个问题。需要注意的是，当直方图中显示的分类较多时，会导致分类名称重叠等显示问题。
分布散点图
分布图显示了频率，数据分散在一个区间或组中。用图形的位置、大小、颜色梯度来表示数据的分布，通常用来表示连续数据上数值的分布。
散点图也称"X-Y图"，它是将所有数据以点的形式显示在直角坐标系上，以表示变量之间相互影响的程度，点的位置由变量的数值决定
比例饼图
比例图展示了同一维度中的比例关系。饼图广泛应用于各个领域，用来表示不同类别的比例，并通过弧度来比较每个类别。
饼图根据分类比例将一个饼图分成多个块。整个饼图代表数据总量，每个块(弧)代表分类占整体的比例。所有块(弧)的总和等于100%。趋势线图
趋势图显示了数据的变化趋势。用图的位置来表示数据在连续区域中的分布，通常表现出数据在连续区域中大小变化的规律。
折线图则是用于表示数据在连续时间间隔或时间跨度内的变化，其特点是反映事物随时间或有序类别变化的趋势。
当然，大数据可视化图表远不止这些。最重要的是如何利用好这些工具和图表。综上所述，一个数据可视化工程师需要具备三种能力：数据分析能力、交互可视化能力和研发能力。
无论使用什么工具，无论使用什么图表，都不要忘记你的目的是理解数据，这才是大数据可视化的真正魅力。同时大数据正在不断改善我们的生活，让生活更加便利，同时大数据将会对社会的治理带来新的冲击与变革。
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