数据可视化是指通过图表、图像等方式将数据进行展示和表达，以帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化的原理主要包括数据预处理、数据选择、视觉编码、交互式探索和输出呈现等五个方面。
首先，数据预处理是数据可视化的前提。数据预处理的目的是将原始数据转换成可供视觉编码使用的数据格式，同时去除数据中的异常值、缺失值和错误值等数据问题。数据预处理可以包括数据清洗、数据整合、数据变换等，它们相互关联，需要根据具体情况进行选择和应用。数据预处理不仅可以提高数据质量，在实际的数据可视化应用中还可以减少噪声和误差的影响。
其次，数据选择是选择适当的数据来源和数据维度。在数据可视化过程中，需要针对特定需求从大量数据中筛选出有价值的部分，确定数据的来源和质量，并定义数据类型、数据分析方法和数据分组等。数据选择的关键是抓住核心问题，并对数据进行适当的归类和筛选，以便更好地展示和表达数据信息。
然后，视觉编码是数据可视化中最重要的部分之一。它是通过图形、颜色、形状、大小等视觉符号表达数据信息的方式。视觉编码需要根据数据类型和数据特征来选择最合适的视觉符号。例如，对于连续变量可以使用颜色渐变、大小和位置等不同的视觉符号进行编码；对于离散变量可以使用不同的形状、颜色或者标记符号进行区分。此外，要注意视觉编码的可比性和一致性，尽量避免视觉误导和产生错误的解读。
在进行数据可视化的过程中，交互式探索起着重要作用。交互式数据可视化能够让用户通过直观的手势和操作方式去探索和发现数据之间的关系。交互式探索可以包括滚动、缩放、旋转、拖拽和点击等交互方式，这些方式都有助于用户深入了解数据的内在规律和相关性。与此同时，交互式探索也可以帮助用户发现数据中的异常和趋势，为决策提供重要的参考依据。
最后，在输出呈现方面，数据可视化的目的是通过图形、图表、动画、视频等方式将数据呈现给用户，让用户通过直观的方式更好地理解和分析数据。输出呈现需要考虑受众群体的需求、场景和目的，选取最合适的图形类型和布局方式来展示数据。例如，对于传达分析结果或发现故事，可以选择使用交互式图表；对于传达趋势和变化，可以选择使用线图、柱状图或热力图等。
综上所述，数据可视化的原理包括数据预处理、数据选择、视觉编码、交互式探索和输出呈现五个方面，每个方面都是数据可视化过程中不可或缺的一部分，只有所有的部分协同工作才能够构建出高效、清晰、深入的数据可视化应用。