有关数据可视化的界定有很多，像百科的界定是：数据可视化，是有关数据视觉效果表达形式的科技进步科学研究。在其中，这类数据的视觉效果表达形式被界定为，一种以某类概述方式抽提出去的信息，包含相对信息企业的各种各样特性和自变量。这类界定很有可能看起来较为比较难懂。在大数据分析工具和手机软件中提及的数据可视化，便是运用应用电子计算机图象处理、图象、人机交互技术等技术性，将收集或仿真模拟的数据投射为可鉴别的图型、图象。

　　那么数据可视化的呈现方式有哪些呢？

　　数据可视化有诸多展现方法，不一样的数据种类要挑选合适的展现方式。有关数据可视化的方法，如何将数据图形化，一般，数据图表可以拆分成两类最基本的元素: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。比如一个性别分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%。

　　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，如果你想创新，可以尝试从图形的视觉样式上下点功夫，常用的方法就是将图形与指标的含义关联起来。

　　⒉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。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。比如有关流量研究院操作系统的分布，首先分为windows、mac还有其他操作系统，windows又包含xp、2003等多种子系统。

　　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xp、window7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。

　　构建场景来呈现

　　支付宝的年度账单中，在描述付款最多的三项时，构建了一个领奖台的形式:根据之前3步，可将指标、指标值和指标关系分别进行图形化处理。以最简单的性别分布为例，可以得到一个线性的可视化过程。

　　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。

　　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。

　　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。实现动态化通常用交互。交互又可以理解为互动，利用提示、颜色高亮、钻取等来表达产品要告诉用户的信息，让用户获得更好更舒适的体验。比如联动点击不同维度，数据表会呈现相应变动

　　数据可视化形式多样，思考过程也不尽相同。以上方法，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。