事實上，我們可以認為數據可視化降低了數據分析的門檻。這是因為數據可視化使得理解數據變得非常簡單。聽眾不是統計學家，不懂各種復雜的數學公式。他們還可以從圖表中快速發現壹些問題，探索潛在的商業價值，從而幫助做出更好的商業決策。同時，數據可視化工具也降低了受眾的學習成本。聽眾不需要知道如何使用那些專業的統計工具和建模工具，也不需要回調任何編程語言。他們只需要將數據連接起來，通過拖動就可以輕松理解數據的含義。
從上面我們不難發現，數據可視化是大數據的重要組成部分。事實上，隨著近年來互聯網的快速發展，統計數據顯示，全球數據量正以年均50%的速度增長，當前數據量的80%是在最近兩年產生的。這說明現在是數據的時代。面對如此龐大的數據量，如何利用是壹個關鍵。大數據可以做很多事情。當我們使用數據可視化時，我們需要有壹個明確的目標。這壹目標是讓數據更好地被理解，並像其他工具壹樣，使企業能夠掌握不斷增長的數據流。當然，我們也必須促進數據發現，以幫助人們做出更好的決策。
眾所周知，任何事物都有兩面性，大數據也不例外。如果我們利用好大數據，我們可以讓用戶受益。比如自動駕駛、阿爾法狗，都是人類智慧、機器智能、大數據的結晶。但如果不好好利用，就是浪費資源，侵犯個人隱私，所以可以引用壹句名言，就是狄更斯說的:這是最好的時代，也是最壞的時代；這是智慧的時代，也是愚蠢的時代；這是壹個信仰的時期，也是壹個懷疑的時期；這是壹個光明的季節，也是壹個黑暗的季節；這是希望的春天，也是失望的冬天；每個人面前都有壹切，但面前什麽都沒有。所以我們在使用大數據的時候還是要控制好方向，才能推動人類社會的發展。
那麽數據可視化和報表需要註意什麽呢？其實數據可視化這個詞，以及數據可視化工具和報表與Excel、PPT等傳統報表工具的區別都是需要了解的。其實兩者有很多相似之處，很多數據可視化展示都是靜態報表。但是，數據可視化很重要的壹點是它的交互性，它以動態的方式顯示，比靜態報表覆蓋更多的信息。
在本文中，我們介紹了很多關於數據可視化的知識。通過這些知識，我們不難發現數據可視化是壹個非常實用的工具。因此，我們有必要掌握數據可視化的工具技巧，讓數據可視化為我們做出更大的貢獻。