数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。
此外，数据可视化不仅限于涉及到数据的使用。也可能是可视化各种各样的信息，你可以将自己的想法与猜想与他人交流。如今，可以添加各种技术应用到数据可视化，甚至是选择交互式的可视化方法。
可视化大屏展示相比传统的用表格或文档展现数据的方式，很行领可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。
在数据可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。
数据可视化的概念
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
数据可视化可以分为两个主要的子领域：信息可视化和科学可视化。信息可视化用于可视化表示抽象数据，例如商业数据；而科学可视化表示基于物理的科学数据，例如人体、环境或大气。
数据可视化的作用
数据，尤其是大量数据，会让人一头雾水。由于人脑处理信息的方式，使用图表或图形来可视化大量复杂数据比仔细研究电子表格或报告更容易。
数据可视化是向最终用户传达概念的一种快速简便的方法，可以通过稍作更改来对不同的场景进行实验。数据可视化主要有以下作用：
· 使数据引人入胜且易于消化
· 识别一组数据中的趋势和异常值
· 讲述在数据中发现的故事
· 加强论点或意见
· 突出显示一组数据的重要部分
数据可视化的类型
不同形式的数据可视化呈现出不同的视觉效果，有助于识别问题。数据可视化最核心的一部分是选择使用哪种类型的数据可视化，诀窍是选择最能代表数据信息的那个。最常见的数据可视化类型有散点图、折线图、饼图、条形图、热图、面积图、值线图、直方图等。
一般来说，数据可视化有以下主要类别：
信息图
信息图是图像、图表和文本的集合，可提供易于理解的主题概述。虽然信息图可以采用多种形式，但它们通常可以按以下信息图类型进行分类：
1.统计信息图表
2.信息图表
3.时间线图表
4.过程信息图表
5.地理信息图表
6.比较信息图表
7.分层信息图表
8.列出信息图表
9.简历图表
图表
用最简单的术语来说，图表是数据的图形表示。图表使用线、条、点、切片和图标等视觉符号来表示数据点。
一些最常见的图表类型是：
· 条形图
· 折线图
· 饼状图
· 气泡图
· 堆积条形图
· 树状图
· 词云
· 面积图
· 散点图
· 多系列图表
· 流程图
· 思维导图
· 维恩图
· 树形图
· SWOT分析
· 鱼骨图
· 直方图
· 线框
· 站点地图
· 用例图
地图
地图是土地区域的可视化表示。地图显示土地的物理特征，如区域、景观、城市、道路和水体。
数据可视化的工具
处理数据可视化的软件平台被称之为数据可视化工具，大数据时代，数据可视化工具的已成为企业快速取胜的法宝，良好的数据可视化工具可以在企业的数据操作中发挥重要作用，提高企业的分析效率，降低分析成本。
一般来说，数据可视化工具有如下特点：
· 操作简单便捷
· 展现形式丰富
· 支持多数据源
大多数公司都在使用BI商业智能可视化工具从数据中获取价值。其中，SovitJs是将数据可视化的最佳工具之一。针对不同的用户及行业领域，可以选择不同SovitJs的产品，以求达到最好的呈现效果。
至于数据可视化工具，市场上既有低端的工具，也有高端的工具。低端的数据可视化工具是专门用于构建信息图表的工具。而随着智慧城市、智慧工业等概念的提出，数据可视化工具也迈入了高端的3D可视化，SovitJs不仅有SovitChart、Sovit2D可视化工具，还发布了基于数字孪生技术的Sovit3D可视化工具。此类工具主要针对能源、电力、社区、消防、医疗、农业等多行业多领域。通过轻松搭建可视化界面，绑定数据源后，可在高级分析输出的基础上生成视觉效果。
数据可视化的历史
使用图片的概念始于 17 世纪，用于从地图和图表中理解数据，然后在 1800 年代初期，它被重新发明为饼图。
几十年后，当查尔斯·米纳德（ Charles Minard）绘制拿破仑入侵俄罗斯的地图时，出现了最先进的统计图形示例之一。该地图代表了军队的规模和拿破仑从莫斯科撤退的路径——这些信息与温度和时间尺度相关，以便更深入地了解这一事件。
“数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
发展趋势
现在国内就有公司走的是这个路线。国内的图扑软件hightopo就是其中一个。
在学术界，现在可视化的期刊越来越多了。亚洲的pacific vis, 北美的transition vis, 欧洲的 Europ Vis。这些都是常见的还不算上顶级的期刊。可视化在学术界的运用已近变成香饽饽了。现在谁做研究出来的数据都是好几个GB的，需要有工具和专门的人员去做一个可视化来理解这些数据，而且很多二流的科研文章加上可视化，就可以投一流的期刊。
可视化并不是单独的一门学科，它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸，比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法，当然，很多时候是和数据挖掘关系最紧密，因为前者是为后者提供数据，后者是为了更好的展现数据。
数据可视化是和数据挖掘不可分割的，可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说，当数据本身的特点与规律并不明显的时候，你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律，之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。
举个简单的hightopo大型风力发电 可视化案例，或许大家就能理解可视化数据。
依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。
通过主面板可查看线框模式下的风机。可自由点选查看各个部件系统的运行状态，进行全生命周期的智慧运维。及时监测风电机组的健康状况，智能诊断风机故障并提出预警。并定期进行健康体检服务，将有效的降低风机故障发生和维修成本。
对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。
更多资料
图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。
本回答被网友采纳数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。
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。
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。
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。
【导读】互联网时代发展至今，数据被誉为互联网的“石油”，其在未来商业社会的重要地位不言而喻。——会点网CEO·周建
不管你愿意不愿意，我们每天都在制造和分享数据；不管你关心不关心，我们已经生活在大数据的包围之中。2015年的当下，如果想在未来商业社会占有一席之地，企业就必须在眼光聚焦在数据上，加大投资收集数据，分析数据，并基于数据分析结果进行商业性的战略决策。
21世纪以来，信息化更加快速而深刻地改变着整个世界，大到全球经济社会的发展格局，小到每个人的日常工作生活。许多国家把数字化、信息化、智能化作为国家战略的关键主题，把信息基础设施建设作为后金融危机时代振兴经济的重要手段。环顾全球，整个信息通信产业正在朝着宽带化、移动化、智能化发展，特别是4G的普及和LTE的逐步成熟使得移动互联网一跃成为整个行业中最前沿、最具革命性的领域。
“这是最好的时代，也是最坏的时代；这是智慧的时代，也是愚蠢的时代”。每天，全球范围内有无数的企业在建立，也有无数的企业在消失。互联网让信息和数据快速积累和流动，世界变得更透明，更平坦。数据正在为我们呈现一个全新的信息社会、智慧社会，世界经济在迎来新引擎的同时，格局也酝酿着新变化。但对于很多公司来说，整合数据这件事会是一个很大的挑战，无论从时间上还是资本运作上考虑，更为凸显的是数据分析人才的市场极度缺乏，坐拥宝山，却只能望宝空叹，是现阶段众多企业都面临的窘境。
数字化时代，如何将互联网“石油”凝练提取，成为了众多企业追逐的，数据可视化技术在这一过程中走进企业事业，并逐渐的大放光彩。
那么什么是数据可视化？
数据可视化领域的起源，可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。数据可视化技术的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。通俗的理解就是用视觉形式向人们展示数据重要性的一种方法。
数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认知并依托得到的数据，影响和指导决策。
为什么说数据可视化在今天，对企业业务增长具备着重大意义？
一、 快速发现趋势，预测未来，降低决策风险
面对互联网中每天产生海量数据，想要迅速对其进行细化分析，更好了解网民的兴趣，并不是一次即可的，在碎片化时代，用户的兴趣也在随着时间变化而递减。面对大数据的磅礴之势，网民数据定向，如何可以实现？而数据的可视化，允许你与数据实现“数据互动”让你洞悉搜集数据背后的趋势，深入研究客户体验和其他数据的结果从而给公司发现一个又一个可能的潜在新机会。数据可视化让得企业从海量看似无关的繁杂的数据之中预见公司接下来的商业机会，并有理有据的指导企业决策者行动，降低主观决策风险。
二、 精准广告投放成为可能，降低无意义花销成本
伴随着互联网媒体越发碎片化发展，网民行为也更为个性化、社交化、移动化以及开放化，这无疑让网络广告实现人群覆盖难度增大。因而，对于广告主而言，伴随着分母的不断扩大，想要更好保证广告转化率，作为分子的广告成本必须不断加大。要更全面了解用户兴趣，少不了足够的数据库，通过对用户行为进行分类建模，对其形成多维度全方位剖析。数据可视化使得企业能够更好的研究企业业务面向受众的日常行为分析，归类发现潜在规律，让企业广告投放更加个性化，精准化，降低了为了保证广告辐射面，而不可避免过程中的无效开销，以此为根据指导企业市场营销行动，提升KPI。
三、 知己知彼，抢占先机，先行一步
知己知彼，数据可视化让你可以360度无死角地了解你的客户。现在一些工具可以整合社交媒体、手机、网络和其他大型数据分析来源等信息，商家可以随时随地了解客户想要什么。同样，数据可视化让企业自身能够科学数子化的解剖自身，分析自我，发现自我不足以及潜在危机。
抢占先机，今天,数据可视化使公司可以在较短的时间内对大量数据进行分析，快速做出业务和产品决策，数据可视化简化了业务分析过程，让企业在产品迭代，用户体验提升上，抢占了市场先机，优先有机会就市场产品实现创新，先行一步，而经济全球化的今天，一步领先则近乎会处处占得先机。
总结
数据可视化是一个处于不断演变之中的概念，其边界也在不断地扩大。互联网时代，尤其是在信息全球化的今天，数据的长远价值已经得到了越来越多的小到公司企业，大到国家政治决策的认识和肯定。如何让“石油”得到价值的充分转变，数据可视化技术为我们打开了一展前行明灯。
通过视觉化，我们把信息变成了一道可用眼睛来探索的风景线，一种信息地图，指引前行。
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