大数据可视化作为大数据应用方面的重要步骤，其对大数据的价值呈现具有重要意义。中培教育《大数据分析及可视化技术应用实战》谢老师指出，在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷。一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。谢老师在这里介绍了6种实现大数据可视化的方法。

1. 将指标值图形化

一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。

传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图形的视觉样式上进行一些创新，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。

2. 将指标图形化

一般用与指标含义相近的icon来表现，使用场景也比较多，如下：

3. 将指标关系图形化

当存在多个指标时，挖掘指标之间的关系，并将其图形化表达，可提升图表的可视化深度。常见有以下两种方式：

借助已有的场景来表现——联想自然或社会中有无场景与指标关系类似，然后借助此场景来表现。

根据这种关系联想，发现宇宙星系中也有类似的关系： 宇宙中有很多星系，我们最为熟悉的是太阳系，太阳系中又包括各个行星， 因此整体借用宇宙星系的场景，将熟知的windows比喻成太阳系，将xpwindow7等比喻成太阳系中的行星，将mac和其他系统比喻成其他星系。

构建场景来表现——指标之间往往具有一些关联特征，如从简单到复杂、从低级到高级、从前到后等等。如无法找到已存在的对应场景，也可构建场景。

比如百度统计流量研究院中的学历分布，指标分别是小学、初中、高中、本科等等，它们之间是一种越爬越高，从低等级到高等级的关系，那么，这种关系可以通过构建一个台阶去表现。

4. 将时间和空间可视化

时间——通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。

空间——当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。

Google Zeitgeist20102012年的年度热门回顾中，都是以地图为主要载体（同时也结合了时间），来呈现热门事件。

5. 将数据进行概念转换

先看下生活中的概念转换，当我们需要喝水时，通常会说：给我来一杯水；而不会说：给我来30ml的水。在这里，30ml是一个实际数据，但是难以感知，所以用一杯的概念来转换。

同样在数据可视化，有时需要对数据进行概念转换，可加深用户对数据的感知。常用方法有对比和比喻：

对比：下图是一个介绍中国烟民数量的图表：如果只看左半部分中国烟民的数量：32000000，知道数据量级很大，但具体有多大却很难感知；直到看到右半部分：中国烟民数量超过了美国人口总和，这样一对比，对数据的感知就加深了。

比喻：下图是一个介绍雅虎邮箱处理数据量的图表，大意是每小时处理的电子邮件大小有1.2TB，相当于644245094张打印的纸。

这又是一个很大的数据，但到底有多大？ 在这里用了一个比喻的手法：644245094张纸，如果把每一张纸首尾对接，可以绕地球圈多。到这里，能较深刻感受到雅虎邮箱处理的数据量之大，为地球节省了很多纸张。更进一步地，还将这个比喻进行了图形化表现。

6. 让图表“动”起来

数据图形化完成后，可结合实际情况，将其变为动态化和可操控性的图表，用户在操控过程中能更好地感知数据的变化过程，提升体验。

实现动态化通常以下两种方式： 交互和动画。

交互——交互包括鼠标浮动、点击、多图表时的联动响应等等，如下是百度统计流量研究院的时间分布图，采用左图右表的联动形式，左图中，鼠标浮动则显示对应数据，点击则切换选择。

动画——包括增加入场动画、交互过程的动画、播放动画等等。

入场动画：即在页面载入后，给图表一个“生长”的过程，取代“数据载入中”这样的提示文字。

交互动画：用户发生交互行为后，通过动画形式给以及时反馈。

播放动画：一般来是提供播放功能，像看视频一样，让用户能够完整看到数据随时间变化的过程。下图是Gapminder在描述多维数据时，提供随时间播放的功能，可以直观感受到所有数据的变化。

总结，数据可视化形式多样，思考过程也不尽相同。以上步法，是基于“数据”层面（区别于信息可视化），梳理思考过程，总结设计方法，为后续可视化提供可借鉴的思路。