Trực quan hóa dữ liệu xác định sự trình bày trực quan của dữ liệu với sự hỗ trợ của các biểu đồ, hình ảnh, danh sách, biểu đồ và nhiều đối tượng trực quan toàn diện. Nó cho phép người dùng chỉ cần tìm hiểu dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn và trích xuất dữ liệu, mẫu và xu hướng hữu ích. Hơn nữa, nó tạo ra dữ liệu đơn giản để hiểu.
Nói cách khác, có thể nói rằng việc biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa để người dùng có thể hiểu một cách đơn giản quá trình của các xu hướng trong dữ liệu được gọi là trực quan hóa dữ liệu.
Có một số công cụ có trong trực quan hóa dữ liệu, bao gồm bản đồ biểu đồ, đồ thị, v.v. Các công cụ được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu hỗ trợ người dùng hiểu và thu thập thông tin được hỗ trợ bởi biểu diễn trực quan thay vì phải quét toàn bộ bảng dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu xác định dữ liệu ở dạng trực quan. Nó là điều cần thiết vì nó cho phép dữ liệu được nhìn thấy dễ dàng hơn. Kỹ thuật học máy đóng một vai trò thiết yếu trong việc thực hiện phân tích dự đoán hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu không chỉ hữu ích cho các nhà phân tích kinh doanh, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, mà nó đóng một vai trò thiết yếu trong việc lĩnh hội trực quan hóa dữ liệu trong bất kỳ nghề nghiệp nào. Cho dù nó có thể hoạt động trong thiết kế, vận hành, công nghệ, tiếp thị, bán hàng hay nhiều lĩnh vực, thì nó cũng cần phải trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa cung cấp khả năng làm sạch dữ liệu bằng cách phát hiện ra các giá trị không chính xác (ví dụ:bệnh nhân có tuổi là 999 hoặc −1), các giá trị bị thiếu, các hàng trùng lặp, cột có tất cả các giá trị bằng nhau và tương tự.
Các kỹ thuật trực quan hóa cũng có lợi cho việc xác định và lựa chọn biến - chúng có thể hỗ trợ việc xác định biến nào cần tham gia vào phân tích và biến nào có thể dư thừa. Họ cũng có thể hỗ trợ quyết định kích thước thùng phù hợp, phải phân loại các biến số được yêu cầu. Chúng cũng có thể đóng một vai trò nào đó trong việc kết hợp các phần tử như một phần của giai đoạn giảm dữ liệu.
Cuối cùng, nếu dữ liệu vẫn chưa được thu thập và việc thu thập tốn kém, thì các phương pháp trực quan hóa có thể giúp xác định bằng cách sử dụng mẫu, các biến và số liệu nào là hữu ích.
Thăm dò dữ liệu là một bước ban đầu bắt buộc cho dù có phân tích chính thức hơn hay không. Khám phá đồ họa có thể cung cấp khả năng khám phá dạng tự do cho các mục tiêu tìm hiểu cấu trúc dữ liệu, làm sạch thông tin, nhận ra các điểm khác thường, khám phá các mẫu ban đầu và đưa ra các câu hỏi thú vị.
Khám phá đồ họa cũng có thể được nhắm mục tiêu nhiều hơn, hướng đến các câu hỏi quan tâm nhất định. Trong bối cảnh khai thác dữ liệu, cần có sự kết hợp - thực hiện thăm dò dạng tự do để cung cấp một mục tiêu cụ thể.
Khám phá đồ họa có thể bao gồm từ việc tạo các biểu đồ rất cơ bản đến sử dụng các hoạt động bao gồm lọc và thu phóng tương tác để phân tích một nhóm các hình ảnh trực quan được kết nối với nhau liên quan đến các tính năng nâng cao bao gồm màu sắc và nhiều bảng.