一. 数据可视化及基本特征
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数据可视化是数据加工和处理的基本方法之一，它通过图形图像 等技术来更为直观地表达数据，从而为发现数据的隐含规律提供技术手段。视觉占人类从外界获取信息的80%，可视化是人们有效利用数据的基本途径。数据可视化使得数据更加友好、易懂，提高了数据资产的利用效率，更好地支持人们对数据认知、数据表达、人机交互和决策支持等方面的应用，在建筑、 医学、地学、力学、教育等领域发挥着重要作用。 大数据的可视化既有一般数据可视化的基本特征，也有其本身特性带来的新要求，其特征主要表现在以下4个方面。
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1.易懂性
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可视化可以使数据更加容易被人们理解，进而更加容易与人们的经验知识产生关联，使得碎片化的数据转换为具有特定结构的知识，从而为决策支持提供帮助。
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2.必然性
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大数据所产生的数据量已经远远超出了人们直接阅读和操作数据的能力，必然要求人们对数据进行归纳总结，对数据的结构和形式进行转换处理。
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3.片面性
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数据可视化往往只是从特定视角或者需求认识数据，从而得到符合特定目的的可视化模式，所以，只能反映数据规律的一个方面。数据可视化的片面性特征要求可视化模式不能替代数据本身，只能作为数据表达的一种特定形式。
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4.专业性
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数据可视化与专业知识紧密相连，其形式需求也是多种多样，如网络文本、电商交易、社交信息、卫星影像等。专业化特征是人们从可视化模型中提取专业知识的环节，它是数据可视化应用的最后流程。
二. 数据可视化可视化的目标和作用
- 数据可视化与传统计算机图形学、计算机视觉等学科方向既有相通之处，也有较大的不同。数据可视化主要是通过计算机图形图像等技术展现数据的基本特征和隐含规律，辅助人们认识和理解数据，进而支持从数据中获得需要的信息和知识。数据可视化的作用主要包括数据表达、数据操作和数据分析3个方面，它是以可视化技术支持计算机辅助数据认识的3个基本阶段。
1. 数据表达
- 数据表达是通过计算机图形图像技术来更加友好地展示数据信息，方便人们阅读、理解和运用数据。常见的形式如文本、图表、图像、二维图形、三维模型、网络图、树结构、符号和电子地图等。
2. 数据操作
- 数据操作是以计算机提供的界面、接口、协议等条件为基础完成人与数据的交互需求，数据操作需要友好的人机交互技术、标准化的接口和协议支持来完成对多数据集合或者分布式的操作。以可视化为基础的人机交互技术快速发展，包括自然交互、可触摸、自适应界面和情景感知等在内的新技术极大地丰富了数据操作的方式。
3. 数据分析
- 数据分析是通过数据计算获得多维、多源、异构和海量数据所隐含信息的核心手段，它是数据存储、数据转换、数据计算和数据可视化的综合应用。可视化作为数据分析的最终环节，直接影响着人们对数据的认识和应用。友好、易懂的可视化成果可以帮助人们进行信息推理和分析，方便人们对相关数据进行协同分析，也有助于信息和知识的传播。数据可视化可以有效地表达数据的各类特征，帮助人们推理和分析数据背后的客观规律，进而获得相关知识，提高人们认识数据的能力和利用数据的水平。
三. 数据可视化流程
- 数据可视化是对数据的综合运用，包括数据采集、数据处理、可视化模式和可视化应用4个步骤。
1. 数据获取
- 数据获取的形式多种多样，大致可以分为主动式和被动式两种。主动式是以明确的数据需求为目的，利用相关技术手段主动采集相关数据，如卫星影像、测绘工程等:被动式是以数据平台为基础，由数据平台的活动者提供数据来源，如电子商务、网络论坛等。
2. 数据处理
- 数据处理是指对原始的数据进行质量分析、预处理和计算等步骤。数据处理的目标是保证数据的准确性、可用性。
3. 可视化模式
- 可视化模式是数据的一.种特殊展现形式，常见的可视化模式有标签云、序列分析、网络结构、电子地图等。可视化模式的选取决定了可视化方案的雏形。
4. 可视化应用
- 可视化应用主要根据用户的主观需求展开，最主要的应用方式是用来观察和展示，通过观察和人脑分析进行推理和认知，辅助人们发现新知识或者得到新结论。可视化界面也可以帮助人们进行人与数据的交互，辅助人们完成对数据的迭代计算，通过若干步数据的计算实验生产系列化的可视化成果。