數據可視化是圖形?表示的數據。它涉及產生將表示的數據之間的關系傳達給圖像查看者的圖像。這種通信是通過在可視化過程中使用圖形標記和數據值之間的系統映射來實現的。該映射建立了如何在視覺上表示數據值，確定圖形標記的屬性（例如大小或顏色）如何以及在多大程度上改變以反映基準值的變化。

為了清晰有效地傳達信息、數據可視化使用統計圖形、圖表、信息圖形和其他工具。可以使用點，線或條對數字數據進行編碼，以在視覺上傳達定量消息。有效的可視化有助于用戶分析和推理數據和證據。它使復雜的數據更易于訪問、理解和使用。用戶可能有特定的分析任務，例如進行比較或了解因果關系，并遵循圖形的設計原理（即顯示比較或顯示因果關系）。通常在用戶查找特定度量的地方使用表，而使用各種類型的圖表來顯示數據中一個或多個變量的模式或關系。

數據可視化既是一門藝術，也是一門科學。有人認為它是描述性統計的一個分支，但也有人認為它是扎根的理論發展工具。由Internet活動創建的越來越多的數據量以及環境中越來越多的傳感器被稱為“?大數據?”或物聯網。處理、分析和傳達此數據給數據可視化帶來了倫理和分析挑戰。領域數據的科學和實踐者稱為數據科學家的幫助解決這一難題。

數據可視化是指通過將數據或信息編碼為圖形中包含的可視對象來傳達數據或信息的技術。目的是向用戶清楚有效地傳達信息。這是數據分析或數據科學中的步驟之一。根據Vitaly Friedman（2008）的說法，“數據可視化的主要目標是通過圖形化手段清晰有效地傳達信息。這并不意味著數據可視化需要看起來很無聊才能實用或看起來非常精美。要傳達思想有效地，美學形式和功能都需要齊頭并進，通過以更直觀的方式傳達其關鍵方面來提供對稀疏而復雜的數據集的見解，但設計師通常無法在形式和功能之間取得平衡，華麗的數據可視化無法實現其主要目的-傳達信息”。

確實，費爾南達·維加斯（Fernanda Viegas）和馬丁·?瓦滕伯格（Martin M. Wattenberg）提出，理想的可視化效果不僅應該清楚地傳達信息，還應該激發觀眾的參與和注意力。

數據可視化與信息圖形，信息可視化，科學可視化，探索性數據分析和統計圖形密切相關。在新的千年中，數據可視化已成為研究，教學和開發的活躍領域。根據郵政等。（2002年），它結合了科學和信息可視化。

一個人可以很容易地分辨出線長、形狀、方向、距離和顏色的差異，而無需花費大量的精力。這些被稱為“?注意前屬性?”。例如，識別數字“ 5”出現在一系列數字中可能需要大量的時間和精力（“細心處理”）。但是，如果該數字的大小、方向或顏色不同，則可以通過預先注意的處理迅速注意到該數字的實例。

有效的圖形利用了預先注意的處理和屬性以及這些屬性的相對強度。例如，由于人類可以更輕松地處理線長而不是表面積的差異，因此使用條形圖（利用線長來顯示比較結果）比餅圖（使用表面積來顯示比較結果）更有效）。

幾乎所有數據可視化文件都是供人使用的。在設計直觀的可視化效果時，必須具備有關人類感知和認知的知識。認知是指人類的過程，例如感知、注意力、學習、記憶、思想、概念形成、閱讀和解決問題。人工視覺處理可以有效地檢測變化并在亮度的數量，大小，形狀和變化之間進行比較。當符號數據的屬性映射到視覺屬性時，人類可以有效地瀏覽大量數據。據估計，大腦的神經元的2/3可以參與視覺處理。適當的可視化提供了一種不同的方法來顯示潛在的聯系，關系等，這些在非可視化的定量數據中不那么明顯。可視化可以成為數據探索的一種手段。

沒有全面的數據可視化“歷史”。沒有任何帳戶可以涵蓋視覺思維和數據視覺表示的整個發展過程，也無法匯總不同學科的貢獻。約克大學的 Michael Friendly和Daniel J Denis 參與了一個旨在提供全面可視化歷史的項目。與一般的看法相反，數據可視化不是現代發展。自更新世以來，恒星數據或諸如恒星位置之類的信息都在洞壁（例如在法國南部的Lascaux洞中發現的洞壁）上可視化了。

最早的數據可視化可視化可以追溯到公元前1160年的都靈紙莎草紙地圖，該地圖準確地說明了地質資源的分布并提供了有關這些資源的采石的信息。這樣的地圖可以歸類為專題制圖，這是一種數據可視化形式，它通過旨在顯示與特定地理區域相關的特定主題的地理插圖來呈現和傳達特定的數據和信息。最早的數據可視化記錄形式是來自不同文化，表意文字和象形文字的各種專題圖，這些圖提供并允許解釋所說明的信息。例如邁錫尼的線性B藥片提供了有關地中海晚期青銅時代貿易的信息的可視化信息。座標的概念被古埃及的測量員用來布置城鎮，至少在公元前200年，人們在地上和天上的位置都類似于經緯度，而克勞迪烏斯·托勒密?[?Claudius Ptolemy?]?則將球形地球投影到經度和緯度[約85–c。165]亞歷山大將一直作為參考標準，直到14世紀。

紙和羊皮紙的發明使整個歷史的可視化進一步發展。該圖顯示了10世紀甚至11世紀的圖形，旨在說明行星運動，該圖形用于修道院學校教科書的附錄中。該圖顯然是要表示行星軌道傾角隨時間變化的圖。為此目的，在一個平面上用十二分頻線表示黃道帶，該水平線分為三十個部分作為時間或縱軸。垂直軸表示生肖的寬度。似乎無法為每個行星分別選擇水平比例尺，因為周期無法協調。隨附的文字僅涉及振幅。這些曲線顯然在時間上不相關。

到16世紀，用于精確觀測和測量物理量以及地理位置和天體位置的技術和儀器得到了很好的發展建造的“墻象限” 覆蓋了整個他的天文臺）。特別重要的是三角測量技術的發展和其他方法，以準確地確定地圖位置。

法國哲學家和數學家RenéDescartes和Pierre de Fermat開發了解析幾何和二維坐標系，這極大地影響了顯示和計算值的實際方法。Fermat和Blaise Pascal在統計和概率論方面的工作為我們現在將其概念化為數據奠定了基礎。據交互設計基金會稱，這些發展使并看到了定量數據的圖形化交流潛力的威廉·?普法費爾（William?Playfair）產生并開發了統計的圖形化方法。

在20世紀下半葉，雅克·貝爾汀（Jacques Bertin）使用定量圖來“直觀、清晰、準確、有效地”表示信息。

John Tukey和Edward Tufte推動了數據可視化的發展。Tukey提出了探索性數據分析的新統計方法，Tufte提出了“定量信息的可視化顯示”一書，為統計人員以外的其他人完善數據可視化技術鋪平了道路。隨著技術的進步，數據可視化的發展也隨之而來。從手繪的可視化開始，然后發展到更多的技術應用–包括導致軟件可視化的交互式設計。

諸如SAS、SOFA、R、Minitab、Cornerstone等程序可用于統計領域的數據可視化。其他數據可視化應用程序，如D3、Python和JavaScript等，對個人更具針對性和獨特性，其編程語言有助于使定量數據可視化成為可能。私立學校還開發了滿足學習數據可視化和相關程序庫需求的程序，包括免費程序或付費程序。

從2013年的“發現數據”研討會開始，位于帕薩迪納的ArtCenter設計學院，加州理工學院和JPL舉辦了有關交互式數據可視化的年度計劃。該計劃問：交互式數據可視化如何幫助科學家和工程師更有效地探索其數據？計算，設計和設計思維如何幫助最大化研究成果？哪種方法最有效地利用這些領域的知識？通過對具有適當視覺和交互特征的關系信息進行編碼以幫助進行查詢，并最終獲得對數據的新見解，該程序開發了針對復雜科學問題的新的跨學科方法，并利用了設計思想和來自計算，以用戶為中心的設計，交互設計的最新方法和3D圖形。