我认为数据可视化并不是简单的把数据变成图表。而是以数据为视角，看待世界。换句话说，数据可视化的客体是数据，但我们想要的其实是——数据视觉，以数据为工具，以可视化为手段，目的是描述真实，探索世界。
坚信——图表比数据表更有表现力。
数据可视化是为了更好地促进行动，所以要让行动的决策人看懂！
每一种图表类型的诞生，都是由于明确而迫切的需要；
所以当你需要在已知的图表类型中进行选择时，先想想自己想要解决的到底是什么问题！
我愿以自身能力所及，尽力展示数据；
我发誓，数据表达的真相，我绝不扭曲；
即使是超大的数据集，我也将令其干净、连续；
永远保持热情，对不同的字段进行比较；
从宏观到微观，用不同的细节揭示数据背后的秘密；
每做一个图集，都有一个清晰的目标：或描述、或探索；
我的技术永远为揭示数据真相而服务，而不是利用数据炫耀自己的技巧。
大数据可视化，就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。那数据可视化的优势在于合成呢？
1. 展示需要相比传统的用表格或文档展现数据的方式，可视化能将数据以更加直观的方式展现出来，使数据更加客观、更具说服力。在各类报表和说明性文件中，用直观的图表展现数据，显得简洁、可靠。
在可视化图表工具的表现形式方面，图表类型表现的更加多样化，丰富化。除了传统的饼图、柱状图、折线图等常见图形，还有气泡图、面积图、省份地图、词云、瀑布图、漏斗图等酷炫图表，甚至还有GIS地图。这些种类繁多的图形能满足不同的展示和分析需求。
指标卡：直观展示具体数据和同环比情况；
计量图：直观显示数据完成的进度；
折线图：看数据的变动走势；
柱状图：直观展示对应的数据、可以对比多维度的数值；
（堆积柱状图）
条形图：可以理解成横向的柱状图；
双轴图：柱状图+折线图，这种图表大家都很经常用到；
饼图/环图：分析数据所占比例；
行政地图：有省份或者城市数据即可；
GIS地图：更精准的经纬度地图，需要有经纬度数据，可以精确到乡镇等小粒度的区域，参考链接：经纬度可视化地图
漏斗图：路径、数据转化情况；
词云：即标签云，展示词频分布；
矩形树图：分析不同维度数据的占比分布情
2. 数据分析需要大数据的价值在于挖掘。大数据时代背景下的可视化图表工具在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”。一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。
3、科技在进步，社会在发展，数据可视化也要适应时代的需求，除了要在数据处理和数据展示方面下足功夫外，还要强调功能易用性和操作人性化，不要有太高的学习门槛，除了技术人员，让更多的业务人员能够了解数据平台，了解数据可视化。
4、数据可视化的应用价值，其多样性和表现力吸引了许多从业者，而其创作过程中的每一环节都有强大的专业背景支持。无论是动态还是静态的可视化图形，都为我们搭建了新的桥梁，让我们能洞察世界的究竟、发现形形色色的关系，感受每时每刻围绕在我们身边的信息变化，还能让我们理解其他形式下不易发掘的事物。
有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表。
有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表
有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表。
有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的颜色、动画创建生动、明了，具有吸引力的图表。
还有的被用于教育、宣传或政治，被制作成海报、课件，出现在街头、广告手持、杂志和集会上。这类可视化拥有强大的说服力，使用强烈的对比、置换等手段，可以创造出极具冲击力自指人心的图像。在国外许多媒体会根据新闻主题或数据，雇用设计师来创建可视化图表对新闻主题进行辅助。
所以数据可视化是什么，这个概念不是那么简单的一个定义，希望我们都能好好把握数据可视化，把握数据时代，真正让数据驱动业务，驱动发展。
