在
大數據可視化這個概念沒出現之前，其實人們對于數據可視化的應用便已經很廣泛了，大到人口數據，小到學生成績統計，都可通過可視化展現，探索其中規律。如今信息可以用多種方法來進行可視化，每種可視化方法都有著不同的側重點。在大數據時代，當你打算處理數據時，首先要明確并理解的一點是：你打算通過數據向用戶講述怎樣的故事，數據可視化之后又在表達什么？通過這些數據，能為你后續的工作提供哪些指導，是否能幫讀者正確地抓住重點，了解行業動態？了解這一點之后，你便能選擇合理的數據可視化方法，高效傳達數據，你的數據才是有價值的數據。那究竟該如何做好數據可視化？
一、什么是數據可視化
數據可視化，是指將大量的數據資料集中在一起，以圖像的形式表現出來，并運用
數據分析技術及專業工具來發現隱藏在其中的規律。簡而言之，即把抽象、難懂的數據通過數據可視化的方式以大家更易理解的圖形形式展示出來的一種表達形式。數據可視化以生動直觀、超強的視覺沖擊力的形式向人們揭示隱藏在數據背后的規律，實現數據價值。
二、數據可視化的意義
1、做出更明智，更快速的決策
通過理解信息并與他人合作以更快地激發洞察力和發現數據模式，組織可以快速做出基于數據數據驅動的決策。告別那種依靠直覺做出無把握決策的日子。
2、更快地帶來見解
數據可視化可以輕松發現趨勢并更快地識別異常值。這些信息有助于了解業務的表現以及正在發展的機遇和風險。使每個人都能夠快速，輕松地將數據轉換為洞察力。
3、提高產品或服務的價值
數據具有令人難以置信的價值，但大多數用戶沒有時間或耐心去學習專業的商業智能工具。通過在你的應用和業務流程中嵌入便捷的自助式分析能力，為用戶提供方便，直觀的數據。
4、在自定義分析請求上花費的時間更少
保護您的技術團隊不為每個報告或可視化編寫自定義代碼，也不需要重復的，耗時的任務。數據可視化的發展，將改變傳統的管理方式，讓數據的呈現更及時、更直觀、更簡單。同時讓數據的管理更客觀，針對性更強。
5、通過高級分析為每個人提供支持
現在，您的組織可以從易于使用的交互式儀表板中受益，該儀表板具有內置的地理空間，聯動和鉆取分析，可以開發更深入的見解，發現隱藏的模式，并對高價值的商業機會采取行動。
三、如何進行數據可視化分析
1、需求分析
需求分析是大數據可視化項目開展的前提，要描述項目背景與目的、業務目標、業務范圍、業務需求和功能需求等內容，明確實施單位對可視化的期望和需求。包括需要分析的主題、各主題可能查看的角度、需要發泄企業各方面的規律、用戶的需求等內容。
2、建設數據倉庫/數據集市的模型
數據倉庫/數據集市的模型是在需求分析的基礎上建立起來的。數據倉庫/數據集市建模除了數據庫的ER建模和關系建模，還包括專門針對數據倉庫的維度建模技術。
3、數據抽取、清洗、轉換、加載(ETL)
數據抽取是指將數據倉庫/集市需要的數據從各個業務系統中抽離出來，因為每個業務系統的數據質量不同，所以要對每個數據源建立不同的抽取程序，每個數據抽取流程都需要使用接口將元數據傳送到清洗和轉換階段。數據清洗的目的是保證抽取的原數據的質量符合數據倉庫/集市的要求并保持數據的一致性。數據轉換是整個ETL過程的核心部分，主要是對原數據進行計算和放大。數據加載是按照數據倉庫/集市模型中各個實體之間的關系將數據加載到目標表中。
4、建立可視化場景
建立可視化場景是對數據倉庫/集市中的數據進行分析處理的成果，用戶能夠借此從多個角度查看企業/單位的運營狀況，按照不同的主題和方式探查企業/單位業務內容的核心數據，從而作出更精準的預測和判斷。
