数据可视化是指将大量的数据通过视觉表现的方式展示出来，以便人们更加直观地理解数据的含义和规律。通常采用图表、地图、仪表盘等方式呈现数据，以便用户能够更加直观地理解数据的结构、趋势和关联性，从而更好地做出决策。
数据可视化的目的是提高数据的可读性和可理解性，使得数据可以被更多的人所理解和使用。在数据科学领域中，数据可视化也被称为数据分析可视化，是数据分析的重要手段之一。数据可视化可以加速数据的分析和决策过程，使得数据分析人员能够更快速地找到数据的关键点，从而做出更好的决策。
数据可视化的关键技术是图表设计、数据分析和交互设计。在图表设计方面，需要选择合适的图表类型，以便更好地呈现数据的结构和特征。在数据分析方面，需要对数据进行预处理和分析，以便提取出数据的关键特征和规律。在交互设计方面，需要在可视化界面中提供交互式的功能，以便用户能够更加灵活地探索数据。
数据可视化的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、交通、能源、环境等领域。在金融领域，数据可视化可以帮助投资者更好地了解股票和市场趋势，从而做出更好的投资决策。在医疗领域，数据可视化可以帮助医生更好地理解病人的身体状况和治疗效果，从而做出更好的治疗决策。在交通领域，数据可视化可以帮助交通管理者更好地了解交通状况和拥堵情况，从而调整交通流量，提高交通效率。在能源领域，数据可视化可以帮助能源管理者更好地了解能源消耗和能源效率，从而制定更好的能源政策。在环境领域，数据可视化可以帮助环境管理者更好地了解环境污染和环境状况，从而制定更好的环境保护政策。
总之，数据可视化是数据分析的重要手段之一，可以帮助人们更好地理解和利用数据。随着大数据时代的到来，数据可视化将变得越来越重要，成为数据分析领域的重要研究方向。