数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其主要目的是借助图形手段，清晰、有效地进行传达与沟通信息，其中，数据的可视化表示被定义为一种以某种形式提取的信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。
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数据可视化技术概念及优点
基本概念：
1.数据空间
数据空间是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。
2.数据开发
数据开发是指利用一定的算法和工具对数据进行定量的推演和计算。
3.数据分析
数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。
4.数据可视化
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
数据可视化优点：
1.接受更快
人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据，可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。节省接受时间。
2.增强互动
数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。与静态图表不同，可视化的应用可以是流动性的操作，更有力的了解数据信息。
3.强化关联
数据可视化的应用可以使数据之间的各种联系方式紧密关联。以数据图表的形式描绘各组数据之间的联系。
4.美化数据
可视化从视觉的角度来描绘数据，可根据技术工具对数据的表现形式进行美化，以达到观看数据的同时对于视觉也是一种享受的效果。
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数据可视化技术
数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。
1.数据可视化
数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。
2.科学可视化
科学可视化是指利用计算机图形学以及图像处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。
3.信息可视化
信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。
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数据可视化发展
面对海量的纷繁复杂的数据，研究人员需要从中找出某领域内相关有价值的数据并进行处理，这项工作无疑是枯燥并且艰难的。因为大数据时代下的数据具有规模庞大且结构复杂的特点。对于用户而言他们需要在最短的时间内得到对于这些数据最客观和全面的分析结果。数据可视化技术可以快速有效地提取数据信息并进行数据关联性处理，生成数据之间的关系，并呈现在用户面前，帮助用户观察与分析数据。因此，在大数据时代下数据可视化技术是一门十分有效的数据综合处理技术。
大数据可视化分析方法包括数据收集关联技术、原位交互分析技术、可视化分析技术、数据计算量化技术、面向工具和用户界面的交互技术以及数据存储技术等。目前，数据可视化技术已经用于人们生活的方方面面。从人们的生活社交，如一些交友软件，可以根据用户喜好和用户数据向用户推荐好友等，到人们的教育发展，如一些学习网站和学习移动终端的产生，通过数据可视化技术产生人机交互，为教育提供多种格式。再到天气、建筑、航天、金融等各行各业都需要可视化技术。
但是，大数据时代背景下也对可视化技术提出了更高的要求。数据信息的更新换代，发展速度之快要求可视化技术能够即时生成数据关联性。传统的可视化方法面对日益纷繁复杂的数据已经显得捉襟见肘，甚至已经无法及时高效地处理数据。所以大数据时代的到来对于数据可视化的发展既是机遇又带来挑战，研究者们需要不断创新新技术以满足日益扩大的需求。
在大数据时代背景下，为了让大众更方便地享受数据结果，数据可视化技术应运而生。传统的可视化技术基于计算机图形的绘制，在传统的可视化技术的基础上，随着计算机技术的发展以及数据图像处理技术和其他主流智能技术的发展，现代可视化技术取得了一定的发展成果。
