数据可视化实际上是一组以图形表示的数据点和信息，使用户可以轻松，快速地理解它们。如果数据可视化具有明确的含义，目的并且非常容易解释，而无需上下文，则非常好。数据可视化工具提供了一种可访问的方式，可以通过使用视觉效果或元素(例如图表，图形和地图)来查看和理解数据中的趋势，异常值和模式。
有效图形视觉的特征：
- 它以一种易于理解的方式非常清晰地显示或可视化数据。
- 它鼓励观看者比较不同的数据。
- 它紧密集成了数据集的统计和语言描述。
- 它吸引了我们的兴趣，集中了我们的注意力，并且使我们始终专注于消息，因为人的大脑倾向于将注意力更多地集中在视觉数据而不是书面数据上。
- 它还有助于确定需要更多关注和改进的区域。
- 使用图形表示，可以更有效地讲述一个故事。同样，与理解文本数据相比，它需要更少的时间来理解图片。
数据可视化类别;
数据可视化对于市场研究非常关键，在该市场研究中，数字数据和分类数据都可以可视化，这有助于增加见解的影响，并有助于降低分析瘫痪的风险。因此，数据可视化可分为以下几类：
- 数值数据：
数值数据也称为定量数据。数值数据是指数据通常代表身高，体重，人的年龄等数量的任何数据。数值数据可视化是可视化数据的最简单方法。它通常用于帮助其他人以更易于理解为行动的方式来消化大量数据集和原始数据。数值数据分为两类：- 连续数据–
可以缩小或分类(例如：高度测量)。 - 离散数据–
此类数据不是“连续的”(例如：汽车或儿童家庭拥有的数量)。
用于表示数字数据可视化的可视化技术类型为“图表”和“数值”。例如饼图，条形图，平均值，记分卡等。
- 连续数据–
- 分类数据：
分类数据也称为定性数据。分类数据是指数据通常代表组的任何数据。它仅由分类变量组成，这些分类变量用于表示诸如人物的排名，人物的性别等特征。分类数据可视化就是有关描述关键主题，建立联系和借贷上下文的信息。分类数据分为三类：- 二进制数据–
在这种情况下，分类基于定位(例如：同意或不同意)。 - 名义数据–
在这种情况下，分类基于属性(例如：男性或女性)。 - 顺序数据–
在这种情况下，分类基于信息的顺序(例如：时间轴或流程)。
用于表示分类数据的可视化技术的类型为“图形”，“图”和“流程图”。示例包括词云，情感映射，维恩图等。
- 二进制数据–