数据可视化,可以增强数据的呈现效果,方便用户以更加直观的方式观察数据,进而发现数据中隐藏的信息。可视化应用领域十分广泛,主要涉及网络数据可视化、交通数据可视化、文本数据可视化、数据挖掘可视化、生物医药可视化、社交可视化等领域。依照CARD可视化模型,将数据可视化过程分为:数据预处理、绘制、显示和交互这几个阶段。依照SHNEIDERMAN分类,可视化的数据分为:一维数据、二维数据、三维数据、高维数据、时态数据、层次数据和网络数据。其中高维数据、层次数据、网络数据、时态数据是当前可视化的研究热点。
可感知的交互的扩展性是大数据可视化面临的挑战之一。从大规模数据库中查询数据可能导致高延迟,使交互率降低。在大屏可视化系统中,大规模数据及高维数据使数据可视化变得十分困难。在超大规模的数据可视化分析中,我们可以构建更大、更清晰的视觉显示设备,但是人类的敏锐度制约了大屏幕显示的有效性。