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大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律。如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点。在大数据时代，当你打算处理数据时，首先要明确并理解的一点是：你打算通过数据向用户讲述怎样的故事，数据可视化之后又在表达什么？通过这些数据，能为你后续的工作提供哪些指导，是否能帮读者正确地抓住重点，了解行业动态？了解这一点之后，你便能选择合理的数据可视化方法，高效传达数据，你的数据才是有价值的数据。那究竟该如何做好数据可视化？
一、什么是数据可视化
数据可视化，是指将大量的数据资料集中在一起，以图像的形式表现出来，并运用
数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。简而言之，即把抽象、难懂的数据通过数据可视化的方式以大家更易理解的图形形式展示出来的一种表达形式。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律，实现数据价值。
二、数据可视化的意义
1、做出更明智，更快速的决策
通过理解信息并与他人合作以更快地激发洞察力和发现数据模式，组织可以快速做出基于数据数据驱动的决策。告别那种依靠直觉做出无把握决策的日子。
2、更快地带来见解
数据可视化可以轻松发现趋势并更快地识别异常值。这些信息有助于了解业务的表现以及正在发展的机遇和风险。使每个人都能够快速，轻松地将数据转换为洞察力。
3、提高产品或服务的价值
数据具有令人难以置信的价值，但大多数用户没有时间或耐心去学习专业的商业智能工具。通过在你的应用和业务流程中嵌入便捷的自助式分析能力，为用户提供方便，直观的数据。
4、在自定义分析请求上花费的时间更少
保护您的技术团队不为每个报告或可视化编写自定义代码，也不需要重复的，耗时的任务。数据可视化的发展，将改变传统的管理方式，让数据的呈现更及时、更直观、更简单。同时让数据的管理更客观，针对性更强。
5、通过高级分析为每个人提供支持
现在，您的组织可以从易于使用的交互式仪表板中受益，该仪表板具有内置的地理空间，联动和钻取分析，可以开发更深入的见解，发现隐藏的模式，并对高价值的商业机会采取行动。
三、如何进行数据可视化分析
1、需求分析
需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的、业务目标、业务范围、业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求。包括需要分析的主题、各主题可能查看的角度、需要发泄企业各方面的规律、用户的需求等内容。
2、建设数据仓库/数据集市的模型
数据仓库/数据集市的模型是在需求分析的基础上建立起来的。数据仓库/数据集市建模除了数据库的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。
3、数据抽取、清洗、转换、加载(ETL)
数据抽取是指将数据仓库/集市需要的数据从各个业务系统中抽离出来，因为每个业务系统的数据质量不同，所以要对每个数据源建立不同的抽取程序，每个数据抽取流程都需要使用接口将元数据传送到清洗和转换阶段。数据清洗的目的是保证抽取的原数据的质量符合数据仓库/集市的要求并保持数据的一致性。数据转换是整个ETL过程的核心部分，主要是对原数据进行计算和放大。数据加载是按照数据仓库/集市模型中各个实体之间的关系将数据加载到目标表中。
4、建立可视化场景
建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。
