大数据可视化是利用软件图形学和图象处理技术性，将数据转换成图型或图象在显示屏上显示信息出去，并开展互动解决的基础理论、方式和技术性。大数据可视化的本质是依靠图形界面方式，清楚合理的传递与沟通交流信息内容，使根据数据信息表述的內容更非常容易被了解。

那麼，如何来剖析很多、繁杂和多维度的数据信息呢?回答是要出示形象化的、可互动的和反映灵巧的数据可视化自然环境。因而，大数据可视化的主要特点是：

易用性。客户能够 便捷的以互动的方法管理方法和开发设计数据信息。多维度性。能够 见到表达目标或恶性事件的数据信息的好几个特性或自变量，而数据信息能够 按其每一维的值，将其分类、排列、组成和显示信息。精确性。数据信息可以用图象、曲线图、二维图型、三维体和动漫来显示信息，并可对其方式和内在联系开展可视化分析。

一个详细的可视化分析步骤以下：

数据信息顾客化剖析

怎样搞好可视化分析呢?丰富多彩的数据图表原素，适用多层次数据展示，让数据价值更“可视性”，把数据信息转换成合理的数据可视化方式(一切类型的数据图表)是让数据信息充分发挥的

第一步，因而数据图表是数据可视化的关键。要做到适合的数据信息用适合的数据图表展现，人们必须把握数据图表的特点，可视化图表按其特点可分成遍布类、步骤类、占有率类、区段类、关系类、发展趋势类、時间类中地图类，可视化图表诸多，常见的包含柱图、曲线图、条图、地形图、雷达图、矩形框树图、气泡图、饼状图、环图、车内仪表盘等。

多种多样的数据图表互动，提高剖析易用性，让数据信息逻辑性更清楚。

可视化分析能够 对以多维度方式机构起來的数据信息开展连动、钻取、层面转换、连接等各种各样剖析实际操作，便于分析数据信息，使剖析者、领导者能从好几个视角、好几个侧边观查数据库查询中的数据信息，进而深入了解包括在数据信息中的信息内容和内函。

钻取包含卷起与下钻。卷起是根据在维级別中升高或根据清除某一或一些维来观察更归纳的数据信息。下钻是根据在维级別中降低或根据导入某一或一些维来更细腻的观查数据信息。唯有转换用以保持跨等级的数据信息钻取。

数据可视化设计方案不一定必须将全部信息内容另外展现，只是根据挑选随时随地读取很感兴趣的数据信息制图，这时，就必须数据图表连动作用。如下图，根据左边2个挑选器来选择日期和产品类型，左边柱图则依据挑选数据信息开展制图。

数据图表连接用以开启开启新的情景或连接，用以保持数据图表网页链接作用，总体目标连接可在弹出对话框、html页面或当今网页页面开启。连接作用不但能够 保持页面跳转，可以传送变量值来保持跨网页页面的数据筛选。

数据分析服务平台数据可视化探寻，轻巧的自助性数据信息提前准备、简易的剖析实际操作、丰富多彩的图型展现，根据业务流程的数据信息测算与剖析，为公司出示BI一站式解决方法。让客户可以在实际操作互动全过程中发觉与了解数据信息，迅速探寻和分析数据，更强的回应业务流程难题与疑惑。