大数据时代如何做好数据分析是每个企业都在关注的问题，而数据可视化无疑是未来的发展趋势之一。相信大家对数据可视化并不陌生，但是大家真的了解什么是数据可视化吗？本文就用三分钟简单解读一下大数据可视化的概念、发展、优势和工具，带大家快速了解和认识数据可视化。　

1、数据可视化的概念 数据可视化，就是将相对抽象的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象而又直观地表达出数据蕴含的信息和规律。简单来说，就是把复杂无序的数据用直观的图像展示出来，这样可以一下就能清晰的发现数据中潜藏的规律。当然，数据可视化，不仅仅是统计图表。本质上，任何能够借助于图形的方式展示事物原理、规律、逻辑的方法都叫数据可视化。　　

2、数据可视化的发展 想要完全解读数据可视化，我们必须追溯它的起源。早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的数据库/财务软件，扩展到基于各类编程语言的可视化库，相应的应用门槛也越来越低。　　

3、数据可视化的优势 一方面，数据赋予可视化以价值;另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。使用数据可视化的优势是显而易见的，它的传递速度快，数据显示具有多维性，可以更直观的展示信息。而且由于大脑记忆能力的限制，我们对数据的记忆很难维持，但是数据可视化把抽象的数据给图形化，就能更加深我们的理解和记忆。　　

4、数据可视化的流程

数据可视化不仅是一门包含各种算法的技术, 还是一个具有方法论的学科。一般而言，完整的可视化流程包括以下内容：

可视化输入：包括可视化任务的描述，数据的来源与用途，数据的基本属性、概念模型等；可视化处理：对输入的数据进行各种算法加工，包括数据清洗、筛选、降维、聚类等操作，并将数据与视觉编码进行映射；可视化输出：基于视觉原理和任务特性，选择合理的生成工具和方法，生成可视化作品。　　

实际上，从“数据可视化”的命名，便很容易看出数据可视化从业者如何开始可视化设计，那便是：处理数据，设计视觉，完成从数据空间到可视空间的映射, 必要时重复数据处理和图形绘制的循环组合。　　

5、数据可视化工具

（1）Microsoft Excel这个软件大家应该都非常熟悉，对于一般的可视化这个软件完全足够使用，但是对于一些数据量较大的数据就不太适合。　　

（2）Google SpreadsheetsGoogle Spreadsheets是基于Web的应用程序，它允许使用者创建、更新和修改表格并在线实时分享数据。基于Ajax的程序和微软的Excel和CSV(逗号分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本链接标记语言(HTML)的格式保存。　　

（3）Tableau SoftwareTableau Software现在也比较受大家欢迎。既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析，又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。好多人都有推荐这款软件。　　

三分钟快速解读数据可视化，其实也只能让大家有一个初步的了解。我们现在所处的这个时代，是一个大数据飞速发展的时代。想要深入学习数据可视化，要记住其工具只是辅助，只有对大数据可视化理念的准确把握才是根本。大家可以点击链接进行数据可视化的学习：https://edu.hellobi.com/course/explore?c2=36