其实现在很多的企业都会用到数据可视化，这样让数据更好地呈现在我们眼前。其实数据可视化并不是一个新兴的技术，也是有一段比较长的历史。我们在学习数据分析知识的时候，最后需要学习的就是数据可视化。虽然数据可视化相对于其他数据分析知识是比较简单的，但是数据可视化也是一个十分重要的技术。关于数据可视化有很多的问题，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些问题。
首先就是第一个问题，那就是对于数据可视化以及数据可视化工具与报表和传统的报表工具如Excel、PPT有什么区别呢？其实这二者有很多相似之处，而且很多数据可视化的展示就是静态报表。然而数据可视化很重要的一点在于其交互性，通过动态的方式来展示，相较于静态的报表涵盖的信息量更大。所以说数据可视化是一个不错的工具。当然，像Excel等的报表工具在现在也依旧很好的工具，但是相较于数据可视化工具来说，其数据来源更加单一，可展示的数据量也有很大的限制。数据可视化工具可以直接与用户的数据库相连，可以更高效的达到数据展示的目的。虽然说数据可视化工具虽然具备很大的优势，但并不是必需品。这是因为如果一个企业的数据没有达到一定量级，数据没有较大的复杂性，或许使用数据可视化工具是个良好的开端，但是并不一定会被持续使用，如果Excel就可以很好的达到其目标就没必要去学习数据可视化的工具。这是因为不能一直持续的使用数据可视化工具就是浪费时间。
很多人认为数据可视化是一个听起来不错其实根本不会用到的内容，其实并不是这样的，数据可视化是大数据中重要的一环，是帮助企业更好地利用数据进行商业决策的一个步骤。数据可视化强烈依赖对于受众的良好把握、真实有效的大数据的支撑、良好的可视化设计以及其他一些因素。
当然，数据可视化需要真实有效的数据支撑，这是因为真实有效的数据支撑是利用数据可视化进行决策非常重要的一个前提。数据可视化和大数据只是增加了做出更优决策和实现更大成果的机会而已，更重要的是，可视化并不代表绝对以及永恒的真理。
其实良好的可视化设计对数据可视化也是有很大的影响，简单如配色也会对可视化所呈现信息的可信度感知造成显著影响，通常这种影响较数据源的真实权威性还更强烈。所以说良好的可视化设计可以帮助用户更好的理解数据，从而制定明智的决策。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据可视化的相关知识，通过这些文章我们不难发现数据可视化有很多需要注意的问题，同时也有很多需要我们学习的内容。这就应了一句话，那就是学无止境。