随着大数据时代的到来和数据分析技术的进步，物联网、云计算、手机、电脑以及各种传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。微信、qq等社交平台的普及，让人们的情绪和喜好预测变成可能。在众多复杂的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化是大数据的价值所在。因此各行各业对大数据的关注度也越来越高，同时很多企业觉察到数据分析可以给企业带来积极的促进作用，把数据信息价值发挥到最大化。但是如何让数据集变得平易近人好理解，可视化无疑是最佳的解决方式，那么数据可视化是怎样实现的呢？

一、什么是数据可视化？

数据可视化也就是把抽象的数据通过数据可视化的方式将数据转换为图形或图像等以大众更容易理解的形式展示出来的一种表达形式。毕竟并不是所有人都能对数据进行深度解读，数据可视化就以简单直接、形象生动的形式向人们展示隐藏在数据背后的规律，让大众更好理解数据，进而将数据价值发挥到最大。

二、数据可视化有什么特点？

1、可视性：数据可视化最大的特点就是对数据的可视性，用户可以通过呈现的图像、图形等画面信息对数据进行了解。

2、多维度：平台可以就某一对象或事件的多个属性数据进行分析查看，并将其进行显示。

3、交互性：用户可以方便的通过交互的方式对数据进行管理和开发。

三、Web大数据可视化平台开发流程是怎样的？

1、发现问题：数据可视化都是针对某一个事件提出的解决办法。因此在海量信息中如何挑选出适合问题的合理数据，就是一个良好的开始，所以设置一些与该事件相关的具有针对性的问题可以让我们专注于一些特定的参数集合内进行数据查找，快速找到合适的数据。例如：事件在哪里发生的、发生的具体地点、有多少人参与了该事件。

2、收集数据：数据的收集和整理则是数据可视化能否成功的关键所在。但是寻找需要的准确数据的过程却十分艰难。从现存可用的数据下手进行收集与整理，并找到一种合适的描绘方式是一个不错的选择，不要总是尝试自己去收集整理数据，这会花费你大量的时间和精力。一旦得到数据后就开始对数据进行分析、修改等二次加工的操作。

3、数据处理与转化：数据完成收集后Web大数据可视化平台会对收集到的低质量数据进行进一步数据挖掘，获取到数据的特征。数据转化就是数据可视化映射的过程，即把经过处理的数据映射为可视化图形、图像。

4、数据展示：大数据可视化要始终以让大众更好更准确的对数据进行理解为目标，在确定图像尺寸、颜色、位置等展现的内容后，运用视觉元素的造型，色彩的选取来赋予图表更好的视觉体验。Web大数据可视化平台常见的可视化形式有：流程图、数据表、时间轴、树状图等。