数据可视化可以增强数据的呈现效果，方便用户以更直观的方式观察数据，进而发现数据中隐藏的信息。可视化有着广泛的应用，包括网络数据可视化、交通数据可视化、文本数据可视化、数据挖掘可视化、生物医学可视化、社会可视化等。虽然数据大屏幕可视化技术日趋成熟。然而，数据可视化还存在许多问题和挑战。





　　大数据可视化的难点有很多，无论是跨平台兼容性，还是触屏手势交互都很棘手。对于这些棘手的问题，图扑组态有了很好的解决方案。可视化的难点一般在于效果不够好，分析效率不够高，遇见海量数据处理不了，无法定制开发，过于死板等。简单点来说，虽然同样是展示数据信息，但是我得到的不是我想要的，可能整个画面没法突出数据重点，又或者给人感觉就是张简简单单的表格。所以，我们需要将目标锁定在开发**、接口丰富、经验十足、值得信赖、画面***的可视化工具。



　　大数据可视化还有以下几点问题：



　　视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。



　　信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。



　　高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。



　　大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。



　　高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。



　　可感知的交互的扩展性也是大数据可视化面临的挑战。可视化每个数据点都可能导致过度绘制而降低用户的辨识能力，通过抽样或过滤数据可以删去离群值。查询大规模数据库的数据可能导致高延迟，降低交互速率。



　　大数据可视化搭建存在哪些难题.中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)表示在大数据应用程序中，大数据的量和高维数据会给数据可视化带来困难。目前，大多数大数据可视化工具在可扩展性、功能和响应时间方面表现不佳。在可视化分析过程中，不确定性是**的考虑不确定性的可视化过程巨大挑战。