数据可视化是一种信息交流形式，它以图形形式描绘密集和复杂的信息，最终的视觉效果旨在简化数据，并使用数据帮助用户决策。与此同时，数据可视化可以表示不同类型和大小的数据，从几个数据点到大型多元数据集，在总体上遵循以下原则：

　　1.准确性

　　数据可视化需考虑数据的准确性，清晰度和完整性。以不失真的方式呈现信息，减少用户的思考成本。

　　2.实用性

　　强调数据需要实用，可以帮助用户使用强调探索和比较的上下文和启示来导航数据，比如探索比较数据，预警数据，浏览数据。

　　3.适应性

　　能适应多设备、多场景。可根据不同设备大小调整可视化，同时预测用户对数据深度、复杂性和模态的需求。

　　数据可视化的分类：

　　数据可视化可以以不同的形式表示。图表是表达数据的常用方法，因为它们描述了不同的数据类型，并可以进行数据比较、探索等。决定使用图表类型主要取决于两件事：要传达的数据以及要传达的数据的内容。下面我们分别来介绍图表的各种类型。

　　1.比较类

　　可视化的方法显示值与值之间的不同和相似之处。使用图形的长度、宽度、位置、面积和颜色来比较数值的大小，通常用于展示不同步分类间的数值对比，不同时间点的数据对比。

　　2.占比类

　　可视化的方法显示同一维度上占比关系

　　3.区间类

　　可视化的方法显示同一维度上值的上限和下限之间的差异。使用图形的大小和位置表示数值的上限和下限，通常用于表示数据在某一个分类(时间点)上的最大值和最小值。

　　4.关联类

　　可视化的方法显示数据之间相互关系，使用图形的嵌套和位置表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的前后顺序。

　　5.趋势类

　　可视化的方法分析数据的变化趋势。使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

　　6.时间类

　　可视化的方法分析数据的变化趋势，使用图形的位置表现出数据在连续区域上的分布，通常展示数据在连续区域上的大小变化的规律。

　　7.地图类

　　可视化的方法显示地理区域上的数据，使用地图作为背景，通过图形的位置来表现数据的地理位置，通常来展示数据在不同地理区域上的分布情况。

　　数据可视化分类有哪些.中琛魔方大数据平台表示数据可视化是把相对复杂、抽象的数据通过可视化的方法以人们更容易理解的形式展示出来的一系列手段。数据可视化是为了更形象地表达数据内在信息和规律，促进数据信息的传播和应用。