數據可視化是以圖形格式呈現信息，通常是圖表，或者是圖形表示。它們使決策者能夠直觀地進行分析並一目了然地得出結論。數據可視化可以在相對少量的屏幕空間中傳達大量信息。在大數據時代，數據可視化工具和技術對於分析大量信息和做出數據驅動的決策至關重要。
數據可視化是一種視覺藝術形式，可以激發我們的興趣;如果我們看到圖表，會很快識別趨勢和異常值，並且消化吸收。隨着「大數據時代」進入高速發展階段，可視化越來越成為理解每天生成的數萬億行數據的關鍵工具。數據可視化通過將數據整理成更易於理解的形式來幫助講故事，突出趨勢和異常值。一個好的數據可視化講述了一個故事，消除了數據中的噪音，突出了有用的信息。
營銷人員經常處理大量數據，數據可視化幫助更有效地傳達數據。它使用視覺元素講述數據中的故事，同時使其更具吸引力和易於訪問。營銷人員可以使用數據可視化讓社交媒體上的文章、電子書、報告和演示文稿等內容更具吸引力;識別趨勢、模式和異常值;加強論點或意見;做出明智的決策，等等。
數據可視化的流程
數據可視化的流程大致如下：
確立關鍵目標：在開始可視化任何數據之前，先問自己三個問題，這是為了讓數據可視化專注於一個特定的目標：
想通過可視化實現什麼？
受眾是誰？
哪些數據點與受眾相關？
2. 選擇正確的數據可視化方式：選擇一種數據可視化方式，以最佳方式傳達該信息。有不同類型的數據可視化，每一種都有特定的目的：
信息圖表：給出一個主題的概述
折線圖：比較、顯示變化或揭示關係
流程圖：繪製流程，連接想法並確定根本原因
地圖：顯示地理位置數據
選擇錯誤的可視化方式會誤導讀者、造成混淆並傳播錯誤信息。
3. 添加文本環境：數據可視化需要在交流中發揮作用，需要體現出數據的意義。所以必須將數據可視化置於一定的文本環境中，讓受眾能夠了解數據的價值，更好地理解數據。
4. 加入顏色和字體：有策略地使用顏色和字體可以幫助強調要點，說明進展，分類信息，區分數據點。在進行比較時，選擇單一顏色(帶有漸變變化)以顯示連續數據和對比色。還可以使用粗體顏色突出顯示特定數據點。
5. 去除冗餘信息：添加任何設計元素之前，問問自己它是否增加了任何價值。
6. 避免數據失真：在嘗試設計有效的數據可視化時，重要的是確保不會扭曲數據並錯誤地呈現數據。從圖表的類型和大小到使用的顏色和形狀，需要仔細研究各個方面才能準確地呈現數據。
數據可視化工具為數據分析人員提供了一種更簡單的方法來創建大型數據集的可視化表示，在處理包含數十萬或數百萬個數據點的數據集時，讓創建可視化的過程實現自動化。
市場上優秀的數據可視化工具有一些共同點。首先是它們的易用性，例如具有出色的文檔和教程，並且以用戶感覺直觀的方式設計。其次是處理大量數據的能力，例如在單個可視化產品中處理多組數據。優秀的可視化工具還可以輸出一系列不同的圖表、圖形和地圖類型。最後則是成本，如果工具的報價較高，它必須提供更好的支持、更好的功能和更好的整體價值。
案例：流行病歷史的數據可視化
Nicholas Le Pan 發表的名為 Visualizing the History of Pandemics 的信息圖，講述了人類歷史上所有已知流行病的故事，包括疾病名稱、死亡人數和疫情發生的大致日期。雖然每種疾病的確切受害者人數尚有疑問，但人們仍然可以從這張圖表中了解到，在人類的整個歷史中都經歷了哪些超級傳染病。該信息圖的統計數據顯示，一些疾病會隨着人口的增長而擴大。疾病3D插圖與來自CDC、WHO、BBC、維基百科、歷史記錄、大英百科全書和約翰霍普金斯大學的研究數據相結合。插圖根據記錄的死亡人數進行縮放，以便讀者輕鬆獲取數據信息。
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