数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。

主要指的是技术上较为厉害的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

数据可视化的成功，应归于其背后基本思想的完备性。依据数据及其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。

可视化：过去，现在和未来概括地说，有三种类型的可视化分析：描述性，规范性和预测性。简单的类型是描述性分析，它描述已经发生的事情并提出其根本原因。规范分析能够使事情更上一层楼：除了帮助企业了解原因之外，它还帮助企业从发生的事情中学习并制定可改善其当前绩效和盈利能力的策略和策略。预测分析是很有益的，但也可以说是复杂的类型。它可以帮助用户识别建议未来情况和行为的模式。使用可视化做出更明智的决策。

很多企业的营销活动以前一直在使用静态数据报告的形式来提出相对应的问题解决方案，但是这样对于时间上来说非常的低效率，但当你将静态图表替换成需要预先配置好的数据可视化大屏或者是bi报动态表，提高工作效率的时候，也能够同时实时根据数据分析结果，调整营销策略，使销售收入翻倍。包括在与新冠疫情战斗时，新闻报道和统计当中都用到了不少可视化来进行分析。