近几年来，到处都在谈论大数据，某某公司一天下来有多少个G甚至多少个T的数据。数据那么多，如何从这么些数据中发现有价值的数据，指导公司运营，影响公司上层的决策，给公司带来真正的收益，这才是大数据的价值所在。这也是本文所想要探讨的——数据可视化存在的意义。
结合近一年多来数据可视化开发的经验，来谈谈我对数据可视化的一些看法。
总的来说，数据可视化的目的主要有两个：
从数据指标的趋势、波动，得出一些关于这组数据的结论。
从结论出发，观察数据指标的趋势和波动，得到产生结论的原因。
传统的数据可视化：主要是销售运营人员通过excel等制图工具完成的
当老板想要看看公司分行业的收入情况、产品的年龄段分布等数据，这时候销售或者运营人员会跟数据部门要一份数据，然后借助于excel，生成趋势图或者表格。
比如某公司分行业的收入分布：
某公司产品的年龄分布：
但是当领导又想要看公司产品的用户地域分布、学历分布呢，按照传统的可视化的方式，我们的产品运营人员还需要去找一份地域数据，一份学历数据，然后在重复上面再excel里的操作，得到相应的图表。如果领导还想要别的维度的数据呢，难道还要重复上面的操作吗？每天都要重复的干着这种体力活，是不是会觉得生活已经失去了意义，不想上班
web数据可视化：为了解放生产力，救我们的销售运营人员于水深火热中*^__^* 。web数据可视化的主要有以下3个特性：
交互性。用户可以通过交互的方式查看管理数据。
多维性。用户可以在一个图中查看到多个维度的数据。
可视性。传统可视化中的图表方式都可以支持，还可以支持3D和动画的方式。同时借助于web的方式，可以随时查看数据的变化。
举个例子，现实应用中我们的数据可视化可能是这样的：
或者是这样的
可以通过交互选择不同的维度（平台、地域）查看指标的情况，可以同时查看今天和去年的数据以及同比环比等多指标数据等。
所以，
数据可视化！= 图表
