由 dawei 我们现在生活的每一秒都在产生着数据，比如你现在看这篇文章的时候。用的什么手机，型号，你所在地点，点开这篇文章的时间，花了多久看的文章……都是被收集的数据。
当同类的数据集合在一起，甚至于纵向的其他数据展开联系时，都可以成为大数据。取决于是谁用这些数据，以及使用目的，大数据没有严格意义上的类型界定。但是当你有了庞大的数据后，如何最直接的反应数据情况?如何以最快的速度发现需要进一步分析的数据?做了一系列分析得出结果后，如何如何简单快速的说服你的读者或者领导?
我们本身可能就是大数据的生产者。也会是使用者。
什么是数据可视化?
其实大数据是一个很空洞的概念，具体的意义针对不同的人有不同的含义。大数据的基本流程链包括：数据挖掘，数据清理，数据存储，数据分析，数据展示。
数据可视化就是这样一种，贯穿数据分析整个时期，在前期助数据分析人员通过迅速呈现整体数据，发现可能的问题点，后期通过可视化，后期将数据分析结果更快速的呈现在读者面前。数据可视化可以通过使用图形、图标、色彩变化等各种组合对数据进行解读，从而使人们快速理解一组或多组数据中的复杂关系。通过数据可视化，人们可以从中辨别出趋势，固定模式，发现特定问题，甚至可以为决策提供依据。
第一第二张图就是数据可视化的例子。折线图和地图很直观的将第三张图的新冠肺炎每日新增人数，以及分布，很直观的用图像表现出来，而省去读者对第三张图标具体数字的解读和处理。当读者需要进一步了解图形背后的具体数字时，读者可以去第三张图标进行研读。而这仅仅是最简单的例子。
我们为什么需要数据可视化?
通过上面的例子，如果说大数据可以帮助我们找到规律和趋势，那数据可视化是一种将数据直观呈现出来的方式。数据可视化贯穿数据清理，数据整合的一个步骤。比如说你是一名销售人员要向上一级汇报销售成果。你涉及的数据可能包括客户姓名，客户地址，购买产品，购买型号，购买数量，购买日期，购买单号，发货时间，发货方式，销售金额，折扣数目，利润率……你应该从何种角度下手处理你的数据，你得出需要加强某个产品的宣传的结论时，觉得你的领导是更愿意直观的了解到结果，还是愿意花15分钟一页一页研读你的分析?
美国民众对新冠病毒看法的变化，用图像的形式比用电子表格或者文字的形式，更加具体直接。(图源：538)
所以数据可视化可以简化人脑处理信息，并得到结论的一种有效手段。我们人脑更容易通过图像等视觉上的呈现来得出一定的结论。就算一些分析人员可以通过复杂的演算，模型设计得出某些结论，但这些结论远远没有比直接用图形来总结来的更直观。
拿个最简单的例子来说，北京上海的地铁公交图就可以称为一种数据可视化。纵横交错的轨道交通，不同的线路站点，相交的换乘点，如果通过文字或者表格来呈现远远不及轨交地图来的直观明了