數據可視化可以增強數據的呈現效果，方便用戶以更直觀的方式觀察數據，進而發現數據中隱藏的信息。可視化有著廣泛的應用，包括網絡數據可視化、交通數據可視化、文本數據可視化、數據挖掘可視化、生物醫學可視化、社會可視化等。雖然數據大屏幕可視化技術日趨成熟。然而，數據可視化還存在許多問題和挑戰。





　　大數據可視化的難點有很多，無論是跨平臺兼容性，還是觸屏手勢交互都很棘手。對于這些棘手的問題，圖撲組態有了很好的解決方案。可視化的難點一般在于效果不夠好，分析效率不夠高，遇見海量數據處理不了，無法定制開發，過于死板等。簡單點來說，雖然同樣是展示數據信息，但是我得到的不是我想要的，可能整個畫面沒法突出數據重點，又或者給人感覺就是張簡簡單單的表格。所以，我們需要將目標鎖定在開發**、接口豐富、經驗十足、值得信賴、畫面***的可視化工具。



　　大數據可視化還有以下幾點問題：



　　視覺噪聲：在數據集中，大多數對象之間具有很強的相關性。用戶無法把他們分離作為獨立的對象來顯示。



　　信息丟失：減少可視數據集的方法是可行的，但是這會導致信息的丟失。



　　高速圖像變換：用戶雖然能觀察數據，卻不能對數據強度變化做出反應。



　　大型圖像感知：數據可視化不僅受限于設備的長寬比和分辨率，也受限于現實世界的感受。



　　高性能要求：在靜態可視化幾乎沒有這個要求，因為可視化速度較低，性能的要求也不高。



　　可感知的交互的擴展性也是大數據可視化面臨的挑戰。可視化每個數據點都可能導致過度繪制而降低用戶的辨識能力，通過抽樣或過濾數據可以刪去離群值。查詢大規模數據庫的數據可能導致高延遲，降低交互速率。



　　大數據可視化搭建存在哪些難題.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示在大數據應用程序中，大數據的量和高維數據會給數據可視化帶來困難。目前，大多數大數據可視化工具在可擴展性、功能和響應時間方面表現不佳。在可視化分析過程中，不確定性是**的考慮不確定性的可視化過程巨大挑戰。