分为以下五个步骤:第一步:分析原始数据是可视化背后的主角。逆向可视化与从头构建可视化的第一步是一样的:从原始数据开始。不同的是，反过来，我们看到的是数据映射、处理、修改的最终结果，而原始数据隐藏在复杂的视觉效果中。抛开华丽的可视化效果，从中寻找数据，分析数据是我们的首要任务。第二步:图形分析图形是可视化中的关键要素，也是我们最关注的部分。
但作为一个视觉硬核玩家，你不能就此止步。你应该对底层的实现方法有深刻的理解。我们可以查看开源工具的源代码。第四步:实现在这里。你不想自己实现可视化吗？有了数据，有了对结构的分析，有了对背后原理的深刻理解，具体实现就会变得非常简单，你可以根据自己的需求选择适合自己的工具。第五步:可读性优化在上面的分析中，我们可能遗漏了一些细节:可读性的优化。
5、大数据可视化大屏图表设计经验,教给你!自从我给大家分享了第一篇《大数据可视化大屏的设计心得》之后，我就教你！“，很多朋友会问我一些相关的问题。看了朋友发的视觉稿，整体还不错，但是发现图表设计有些问题。你可能对数据可视化的图表设计经验比较少，所以本文就把图表的细节挖掘出来，分享一下我遇到的坑和我对图表设计的理解。图表设计图表设计概念图表设计是数据可视化的一个分支，是对数据的二次加工，以统计图的形式呈现。也是数据可视化的核心表现。图表设计既要保证图表本身的数据清晰、准确、直观、易懂，又要适当突出用户关注的核心内容，以帮助用户通过数据进行决策。
6、大数据可视化的方法数据可视化技术是在1950年左右计算机图形学发展起来之后出现的。最基本的条件是通过计算机图形学创建直观的数据图和图表。今天我们研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。数据可视化数据可视化是指通过一系列计算机技术，对大型数据库中的数据进行快速处理，找出其相关性，预测数据的发展趋势，最终呈现给用户的过程。
数据可视化过程中涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。科学可视化科学可视化是指利用计算机图形和图像处理技术显示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色差、网格顺序、网格无序、地理位置、大小等等。而传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据，需要借助计算机软件技术提供相应的算法来提高可视化。
7、如何实现大数据可视化?1。考虑到用户管理咨询公司Aspire的视觉分析实践总监DanGastineau表示，企业应该用颜色、形状、大小和布局来展示可视化的设计和使用。Aspirent使用颜色来突出您希望用户注意的分析方面。大小可以有效地解释数量，但太多不同的大小会导致混乱。这里要有选择地使用Size，也就是咨询团队成员要强调的地方。
从颜色到图表数量的细节可以帮助确保仪表板讲述一个连贯的故事。MicroStrategy产品管理高级副总裁SaurabhAbhyankar表示:“仪表盘就像一本书，它需要考虑读者的设计元素，而不仅仅是列出所有可访问的数据。”仪表板的设计将是部署的驱动因素。3.迭代设计应该不断地从可视化分析的用户那里得到反馈。随着时间的推移，数据探索会产生新的想法和问题，随着时间和部署提高数据相关性会让用户更聪明。
8、如何让大数据可视化?大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式来拥有更强的决策力、洞察和发现能力以及流程优化能力。为什么会产生大数据？为什么要使用大数据？这里给大家通俗的解释一下:首先，在小数据时代，数据存储的问题可以通过表工具、mysql(二维表数据库，数据逐行插入)等关系数据库来解决。
考虑到快速发展，公司会分析与产品和用户相关的原始数据和埋藏数据，传统的关系数据库无法满足需求，只能通过行和分布式数据库(HBASE、hive等)存储这些数据。可以集群化分布到多个主机进行同时计算)，用数据理解数据可视化，数据分析是最关键的环节。用户逐项查看海量数据是不可行的，可视化是有效的解决方案。
