信息化时代的建设使得各种数据呈现出井喷式的爆发，一个最为明显的技术就是大数据技术。大数据技术广泛应用于各行业领域，而应用最为熟悉的就是在企业中的应用了。大数据营销已经成为了当前环境下企业重要的影响方向，而大数据存在的一个重要的问题就是大多数企业都对各类数据不易理解，各类数据毕竟是死的，而数据可视化也就在这种环境下氤氲而生。大数据可视化领域出现了大量的软件和工具，几乎任何人都可以借助这些工具轻松地制作数据可视化图表。
大数据可视化虽然能让用户更方便地了解到数据带来的信息，但是怎样让大数据可视化数据被用户更好地理解到，就要着重注意一些大数据可视化的问题了。
1、数据过载问题。许多企业的可视化工具都会出现数据量过载的问题，其中主要原因在于可视化内容过于拥挤，很多不必要的内容可能会让数据更加难以理解。例如，三维图表虽然看起来令人印象深刻，但它们往往会使数据的解释更加困难。
同样，对于带有超过5个数据图表和众多标签的BI仪表盘来说，确实能够展现出大量信息，但如果读者们无法区分哪些是有用的、哪些是无用的，展现再多的信息也毫无价值。不必要的插图、阴影、字体和其他装饰会让数据看上去更加分散，数据分析师应该少用。对于数据可视化来说，大多数情况下，少即是多。
2、数值比例不清晰。我们在分析数据时，通常需要以整体到部分的形式进行展现，这时我们就需要用到饼图。饼图是一种非常流行且受欢迎的数据表现形式，然而却一直饱受非议。
原因在于，如果不在图表中加入标签，那么实际上很难区分饼状图每一段的大小，所以，想要确保图表清晰明了，所有区域都要添加标签。另外，使用饼图时，还要注意类别数量，细分太多也可能导致无法区分每个区域
3、访问轴数值设置不当。在处理定量数据时，条形图或折线图是两种最佳的可视化方法。但是，很多数据分析爱好者都会出现一个与图表轴相关的错误，对于较大的Y轴值来说，如果初始值设定到大于零，那么很可能会截断某些条形值，影响数值的准确性。
4、混乱的交叉线。位于特定范围内的数据通常用于展示随时间的变化。因此，折线图是传达数据之间的变化或差异的有效方式。您可能已经开始注意到这里的趋势，但重要的是不要在图表中使用太多的线。在图表上有大量的交换线会很快变得混乱，因此建议不要使用超过4个系列。
5、热图颜色问题。热图是数据可视化领域比较新颖的图表之一，且流行速度很快。地理空间数据非常适合用于创建热图，但其中有一些问题需要特别注意——颜色和数据范围需要小心使用。
如果有些颜色太过于突出，可能会给该数据带来不必要的权重。相反，使用具有不同阴影的单一颜色来显示突出级别更加合适。对于数据本身，选择3到6个数值范围最为合理，并要让它们的数值均匀分布。
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