数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/相关：大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元https://www.toutiao.com/i6589398403321430532/https://www.toutiao.com/i6630975917390823943/。
什么是数据可视化？
数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。
表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。
对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。
数据可视化工具有哪些？
市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1、Flourish推荐人群：可视化爱好者我用过最好用的免费可视化在线网站，拥有非常丰富的可视化模板，操作非常便捷，个性化程度稍微差一点，唯一的缺点是界面全英文，看起来有点费劲2、图表秀国内免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析。
主要看中它几点：图表新颖丰富，操作简单一键替换，支持一键导出PPT、在线动态数据展示。不过和大部分图表制作网站一样，个性化程度不高，样式受模板限制。除了这种综合性的图表制作网站，还有针对地图、词云图等特殊图表制作的网站，比如：数据地图：PolyMaps词云图：微词云开发工具1、E charts百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，需要一定的代码能力2、D3.js开源的可视化库，在 JS 绘图界的地位很靠前。
功能非常强大，灵活性高，很多其他的库都是基于它所开发。非常适合开发者学习研究，需要牛逼的编程功底，门槛较高。3、Highcharts国外的产品，对标的是E charts，两者用起来差不多，图表种类也很丰富，不过和E charts一样都需要进行二次开发，它的优点是它有详细的文档，示例和详细的 CSS，产品稳定性好，缺点是商用版付费。
零代码工具1、tableau全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理、数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。2、FineBI和tableau类似的一款数据分析工具，国产的，图表制作方法和tableau基本差不多，也带有数据处理、数据链接功能，主打的是数据分析，可视化图表非常丰富，而且带有智能图表推荐功能。
如何实现可靠的数据可视化？
有一段时间疯狂的迷恋数据可视化。各种主流的图形库基本都用过，后来发现大同小异，封装好的东西灵活性比较差，基本上他想让你做啥，你才能做啥，也就是线图饼图柱状图这些乱七八糟的，把数据传一传，颜色定一定，字体之类的改一改。但自由度差很多。搞到最后想要升级的话必须得学习像d3这样的库。要实现可靠的数据可视化非常容易，你传数据，直接就生成图形了，除非你数字传错了，不然怎么可能不可靠呢。
这基本就是一个稍微懂点编程的人，学一个小时就能达到的。但这根本就不是掌握了数据可视化。之前看到有一些小朋友，连编程都不会，直接在echart网站里面改一些参数，然后把左侧的生成图形截个图，这能叫数据可视化吗？还不如好好学一学indesign ps ai 这些做图软件呢。好看的数据格式化还是要依赖这些作图软件，那做出来的效果绝对是不一样的。
哪个数据可视化工具比较好？
看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：程序运行截图如下：更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：程序运行截图如下：更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。
数据可视化的趋势，是什么？
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在。大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业，在大数据行业中，数据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息，更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域。
大数据可视化是大数据生态链的最后一公里，也是用户最直接感知数据的环节。数据可视化的七大趋势：https://www.toutiao.com/i6619141142829072900/相关：大数据可视化市场增长迅猛，2017年市场规模达12.7亿元https://www.toutiao.com/i6589398403321430532/https://www.toutiao.com/i6630975917390823943/。
有哪些大屏幕实时数据可视化方案？
说到大屏幕实时数据可视化方案，我想到了一个切实的例子来作为参考依据。不知道题主是否有关注到，奥运日公益跑活动当天，阿里云宣称仅需要几个小时就用DataV这个数据可视化引擎，给广大公益跑者搭建了的一个公益平台。上面实时显示着公益跑活动参与者的实时步数总和。通过挑战6.23亿步来帮助热爱体育的孩子圆梦。 DataV简单来说，其实就是一个拖拽式的可视化工具，只需通过拖拽式操作就能够完成数据分析。
与此同时，DataV还可以提供丰富的可视化模板，不论是会议展览、还是风险预警抑或是地理信息分析等多种业务的展示需求都能够得到最好的满足。另外再来看，这个可视化界面设计也很有科技感，并且动态感十足，对用户起到一个强烈的吸睛作用，更何况还有着大屏设计。配合起来，简直是完美诠释了何为实时动态数据的展示。就拿每年双11来说吧，天猫实时直播的双11战绩，那就是大屏幕实时数据的展现啊！ 每分每秒交易数据的变化全都清晰实时地进行变幻，DataV从2012年就开始服务于天猫双11媒体数据大屏。
去年的双11，更是支撑了峰值每秒32.5万笔交易数据的实时展示，这也足够看出DataV的威力。此外，DataV也应用到了ET城市大脑的数据大屏上，因为它使得数百万的建筑和街道通通被数字化，并记录了下来。 想必，题主也明白了DataV的优越性了吧，一能支撑巨量数据，二做到快速搭建，而且即使是小白也非常好上手，推荐题主去试试。
