数据可视化其实是通过数据可视化软件实现的，也可以说是数据可视化工具，大数据展现给人们带来的方便是不可言喻的，但是我们在展示数据的时候要展示好的数据，不能对数据可视化产生依赖，正确的使用数据可视化给我们带来的快捷。
数据可视化方式：
传统的数据可视化方法经常被使用，比如表格、直方图、散点图、折线图、柱状图、饼图、面积图、流程图、泡沫图表等以及图表的多个数据系列或组合像时间线、维恩图、数据流图、实体关系图等。此外，一些数据可视化方法经常被使用，却不像前面那些使用的广泛，它们是平行坐标式、树状图、锥形树图和语义网络等。
常用的数据可视化方法：
①平行坐标被用于绘制多维度个体数据。平行坐标在显示多维数据时是非常有用的。
②树状图则是一种有效的可视化层次结构方法。每个子矩形的面积代表一个测量，而它的颜色常被用来代表另一个测量的数据。
③锥形树图是另一种显示分层数据的方法，如三维空间中的组织体，它的树枝是锥生长的形式；
④语义网络是一个表示不同概念之间的逻辑关系的图形。它生成有向图，组合节点或顶点，边或弧，并在每个边上做标记。
当然在数据可视化展现方式中，常用的展现方式可能会更多，不过聊到这里是不是应该聊一下为什么说数据可视化与数据分析之间不可替代性？
其实这么说也是比较有根据的，因为任何一家公司的数据使用都是比较慎重的，如何使用好数据这事数据分析师应该做的事情，能够给产品或者是运营更好的建议，更加完善产品和用户需求，在当下的数据可视化已经非常普遍了，比如UIleader官网后台展示的数据可视化，从访问量、注册用户、生成订单数、购买用户等等都会通过数据可视化来实现，这样的数据也让我们知道其中我们那些方面的不住，在产品功能上做出调整。
因为现在数据可视化工具非常多，这里就不给大家推荐了，因为我们都用自己的产品，对自己的产品功能了解非常的透彻，大数据可视化会为用户提供一个总的概览，再通过缩放和筛选，为人们提供其所需的更深入的细节信息。可视化的过程在帮助人们利用大数据获取较为完整的客户信息时起到了关键性作用。这对数据分析师来说至关重要，其实数据可视化是为了更方面数据分析，并不是不可替代，相信很多数据分析师会通过数据库里面的数据来做出分析，这也是一种方式，不过数据可视化更为直观。
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