数据可视化是一种信息交换形式，以图形方式表示密集而复杂的信息。 最终的视觉效果旨在简化数据，并使用数据帮助用户做出决策。 同时，数据可视化可以表示各种类型和大小的数据，从若干数据到大型多个数据集，总体上遵循以下原则：
1 .准确性
数据可视化必须考虑数据的准确性、清晰性和完整性。 以不失真的方式呈现信息，降低用户的思维成本。
2 .实用性
强调数据需要实用，有助于用户使用强调探索和比较的上下文和启发来导航数据。 例如，搜索比较数据、警告数据、浏览数据等。
3 .适应性
能够应对多设备、多场景。 您可以根据设备大小调整可视化，同时预测用户对数据深度、复杂性和模式的需求。
数据可视化分类：
数据可视化可以用多种形式来表示。 图表是表示数据的常用方法。 因为可以记述不同的数据类型，进行数据的比较、探索等。 决定图表类型主要取决于两个方面：要传达的数据和要传达的数据的内容。 让我介绍一下图表的各种类型。
1 .比较类
中描述的场景，使用以下步骤创建明细表，以便在概念设计中分析体量的体积。 使用图表的长度、宽度、位置、面积和颜色来比较数值的大小。 通常用于表示异步分类之间的数值比较、不同时间点的数据比较。
2 .占有类
可视化的方法显示了同一维上的占有关系
3 .区间班
可视化方法显示了同一维上值的上限和下限之间的差异。 使用图表的大小和位置表示数值的上限和下限。 通常用于表示给定分类(时间点)中数据的最大值和最小值。
4 .相关类
的方法来显示数据之间的相互关系，使用图形的嵌套和位置来表示数据之间的关系，通常用于表示数据之间的先后顺序。
5 .趋势系
可视化的方法分析数据的变化趋势。 使用图形位置表示连续区域中数据的分布，通常表示连续区域中数据大小的变化规律。
6 .时间系统
的方法可视化分析数据的变化趋势，利用图形位置表示数据在连续区域上的分布，通常给出数据在连续区域上大小变化的规律。
7 .地图类
可视化的方法是显示地理区域上的数据，以地图为背景，通过图形的位置来表示数据的地理位置，通常表示数据在不同地理区域上的分布情况。
数据可视化是人们通过可视化比较复杂抽象的数据，以更容易理解的形式展示的一系列手段。 数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。