大数据的概念越来越多的被人们提及的今天，数据可视化也同样被提上了日程。
可视化已经成为了解数据的最佳方式(或唯一的方法)，而且如果我们不可视化的话，我们就会落伍。
人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的 发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。随 着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。
可视化的效果之强大不言而喻，然而使用不当的可视化却往往适得其反。合格的数据可视化是有新闻价值的，也就是说，它要能帮助目标观众更好地理解数据。有些数据可视化，只让我们看到酷炫狂拽的图形，或者密密麻麻的数据。这些就是过于看重艺术性和科学性，而忽略根本目的了。用信息研究的理论来说，数据看上去过于混乱和密集，用户就会不由自主地「切断数据的传输」。
避免这些错误的最好办法是，首先专注于你的目标。在考虑你应该呈现出什么样的视觉效果之前先按以下顺序考虑这些问题。
你需要启用什么样的行动?你需要通知什么决定?你需要问什么样的问题?你需要看到什么样的数据?什么是揭示数据中的重要关系的最佳结构?你需要突出什么样的数据?
当你回答这些问题时，就可以开始使用正确的数据来设计和实施正确的视觉效果。可能你必须做出一些改变。这是一件好事。反复，测试，尝试不同的方法，测试更多的方法，并再次重复。一个深思熟虑的，面向用户的设计方法将产生有效的，高效的，有用的可视化数据。
瑞柏匡丞：数据科学可视化之要途,布布扣,bubuko.com
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