数据可视化是一种将数据转换成视觉内容（如热图或图表）的实践，这样做的目的是为了让人类大脑更容易理解和吸收信息。数据可视化的主要目标是帮助人们在大数据集中识别模式、趋势和异常。这个术语通常以独特的方式使用，包括信息图表、信息视觉和数学图表等。它是数据科学过程中的一个步骤，一旦数据被收集、处理和建模，就必须通过可视化来得出结论。数据可视化也是更广泛的数据交付（DPA）学科的一部分，该学科旨在以高效的方式识别、检索、管理、格式化和交付数据。
数据可视化的重要性
数据可视化在几乎所有职业中都很重要。它可以被教师用来展示学生测试结果，被计算机科学家用来寻找人工智能（AI）的进步，或被信息主管和利益相关者使用。它在大数据项目中也扮演着重要的角色。随着企业在大数据初期积累了大量的数据，他们需要一种快速且简便的方式来查看所有数据。因此，可视化工具应运而生。
数据可视化工具的优势
数据可视化工具提供了一种更简单的方式，用于创建数据集的视觉表示。当处理包含成千上万个数据点的数据集时，至少部分自动化创建可视化的过程，可以显著简化工作。这些数据可视化可以用于多种用途，如仪表板、年度报告、销售和营销材料、投资者幻灯片，以及几乎任何需要立即解释信息的地方。
十大数据可视化工具
以下是十大最佳数据可视化工具的概览。
Tableau 是一种商业智能服务，帮助人们可视化和理解他们的数据，它也是商业智能领域中广泛使用的服务之一。它允许设计交互式报告仪表板和工作表，以获得业务洞察，具有出色的可视化能力和出色的性能。
Whatagraph 提供了一种与众不同的服务，它为营销机构提供了一种简单的方式，向客户报告营销活动数据。这个平台创建了易于理解的视觉数据，无论向谁报告结果。
Power BI 是一种常用的 BI工具，允许连接各种数据源，设计定制的仪表板和详细报告，并支持移动和基于网络的分析。
Adaptive Insights 允许专注于对重要的分析和决策。
Dundas BI 是一个非常古老且流行的数据可视化工具。它提供了超级交互式的可视化，帮助用户更快、更好地理解数据。
Grafana 是开源的可视化软件，允许用户创建动态仪表板和其他形式的报告。
GoogleCharts 是一个非常强大的、易于使用的交互式数据可视化工具，适用于浏览器和移动设备。它拥有丰富的图表库，并允许自定义它。