（1）化繁为简，通俗易懂。
　　数据可视化可以将看不见的数据现象转化为看得见的图形符号，并可以与复杂且看似莫名其妙的数据建立联系和关联，发现规律和特征，获得商业价值。
　　俗话说:“一图胜千言”，使用图表来总结复杂的数据也使企业能够更快地理解和处理他们的信息。
　　（2）发现新趋势和机会。
　　例如，企业收集的消费者行为数据可以为适应性强的公司带来许多新机会。通过利用大数据可视化监控关键指标，更加阳光透明，及时发现问题响应。
　　例如，数据大屏直播展示了大数据平台的资源利用率、任务成功率和实时数据量。可以更容易地发现各种大型数据集的市场变化和趋势。
　　③增强数据交互
　　数据可视化的主要好处是及时带来风险变化。但与静态图表不同的是，交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据来发现其他“秘密”。这为分析的使用提供了更好的建议。
　　二、数据可视化的难度
　　为工作做准备
　　这也是数据可视化Z困难的工作，主要集中在数据采集和整理上。
　　例如，数据收集是否准确？清洁数据是否到位？有数据分析的证据吗？数据分析的结论是否清晰？如果用于数据可视化的数据有问题，那么数据可视化的页面和结果就没有参考价值。
　　2.对数据需求敏感。
　　当面对复杂的数据和信息时，如何找到数据之间的逻辑关系需要生产者具备一定的数据分析能力，即对大量复杂的数据具有数据敏感性，快速找到多维度、多变量数据之间的逻辑关系，确定哪些数据是直接相关的，哪些数据是间接相关的，哪些数据需要突出显示，这些都需要生产者或数据分析师及时做出准确的判断。
　　3.用简单易懂的图表显示复杂的数据关系。
　　由于读者需要在很短的时间内掌握各种图表传递的数据关系，因此数据可视化需要尽可能简洁，以便不同的读者可以快速掌握其关键点。因此，数据可视化需要用有限的文字和简洁的图表展示大量的数据关系及其客观规律。
　　选择正确的图表
　　每个图表都有自己的优势和局限性。条形图分为普通条形图、堆积条形图、百分比条形图和双向条形图，饼图还包括普通饼图、玫瑰饼图、环形图和日升图。因此，如何从千变万化的图表中选择适合自己数据的图表类型是数据可视化的关键。
　　5.图表细节的处理
　　图表细节的处理需要综合考虑多种因素，如刻度标记类型、间隙、刻度标签位置、数据类型、小数位数、千位与否、颜色值、图例位置、图表标签、图表标题、备注文本描述等。
　　这里的细节处理不仅影响数据可视化的效果，而且如果处理不好还可能增加读者的阅读难度。比如刻度选择不合理，折线太陡，折线太细无法观察线条。