數據可視化無處不在，并且隨著城市、交通、氣象等數據容量和復雜性的與日俱增，大數據可視化的需求越來越大，成為人類對信息的一種新的閱讀和理解方式。通過大數據可視化手段進行數據分析，再通過可視化的方式展示出來，使讀者對數據的空間分布模式、趨勢、相關性和統計信息一目了然，而這些可能會在其他呈現方式下難以被發現。

　　大數據可視化大致分為時空數據可視化、層次與網絡結構數據可視化、文本和跨媒體數據可視化以及多變量數據可視化。

　　時空數據可視化：時間和空間是描述事物的必要元素，因此，時間變化數據和地理信息數據的可視化非常重要。我們可以從很多的歷史博物館中通過大數據可視化看到博物館的發展歷史及其變化。

　　層次與網絡結構數據可視化：網絡數據是網絡安全世界中最常見的數據類型。層次與網絡結構數據通常使用點線圖來可視化，大數據可視化就需要在空間中合理的布局節點和連線了。

　　文本和跨媒體數據可視化：過去是將許多的文本數據轉變為傳統的圖表，而現在我們可以將各種文本、跨媒體數據中的有價值的信息進行大數據可視化。

　　多變量數據可視化：用來描述現實世界中復雜問題和對象的數據常常是多變量的高維數據。就像現在疫情的實時更新地圖一樣，受眾可以很簡單的從大數據可視化的地圖上了解到疫情的變化。

 　　大數據可視化正在逐漸的融入到許多領域，受眾也會更加的愿意擺脫傳統的數據圖表來接受大數據可視化的效果。