大数据可视化越来越流行。一张图不仅让枯燥的数据变了模样，还可让洞察见解跃然纸上，轻松传达复杂观点。越来越多媒体、研究机构开始尝试这种这种生动有效的叙事方式。看完接下来的4个典型的大数据可视化案例，你不仅会为大数据可视化的美丽感到讶异，还能对如何创造一份好的大数据可视化拥有更清晰的认识。
2016年的美国大选激起了相当多被各方候选人惹恼的选民。自然地，随着争论愈演愈烈，媒体们认为有必要通过数据可视化为在大众传播上作点儿贡献了。
纽约时报的这篇文章列出了几个不同的候选人，把他们的竞选活动与以前的竞选活动联系起来。制造了引人注目的视觉效果。
每张可视化包含几个不同大小的圆点，代表特定的竞选活动、行政管理或其他与候选人当前竞选有关的政府组织，然后由箭头连接。当悬停在某个特定的点上，团体之间的关系就被高亮出来。
这个大数据可视化案例，表明视觉化是一种很好的方式，它将原本很长的一段时间的信息转化为一种容易获取的、易于查看的形式，这样选民就能知道候选人的有哪些经历了。
让我们承认吧，大多数人对政府监视感到紧张。当然，大多数人并不认为他们一直被监视，尽管政府通过飞行器监视这事儿经常发生的。
Peter Aldhous和Charles Seife通过可视化呈现了这事到底多普遍。
地图上的红色和蓝色的线(分别代表联邦调查局和国土安全部的飞机)，说明了飞机的飞行路线。当飞机监视一个区域不止一次时，圆圈会变得更深。圆圈根据日期和时间的变化而变化，同时我们可以在搜索栏输入城市名称来查看特定城市上空的飞行模式。
这个大数据可视化案例相当有创意，感觉像一张手绘的地图。当提到一个令人不太舒服的话题时，但愿这种允许个人自行查看的方式能带来些许平和。
在我们生活的某一个时刻，我们都曾梦想拥有属于自己的地方——也许我们还在寻找。在给特定的人寻找最合适的房子时，预算可能是一个重要的因素。
Mike Bostock, Shan Carter和Archie Tse开发了一个预算计算器来帮助潜在的房主们知道究竟是租房好还是直接买房好。
这个计算器包括几个直方图。每个图表都包含一个因素，比如你的房子的个人成本和你的抵押贷款利率，这些会影响你需要付多少钱。每张图表底部有一个可移动的刻度表，让你输入不同的数据，比如改变“每月租金成本”。如果你能找到一个类似的房子，只需每月支付相同或更少租金，那么租房子显然更划算。
这个大数据可视化案例难以置信的周到，对于任何年龄和阶段的房主来说都是一个有用的工具。
多年来，有数百万人移民到美国，Max Galka给我们提供了一种可视化的方法，可以帮助我们发现他们都来自哪里。
设计的地图上的彩色圆点在一个黑色背景下移动，每个圆点代表大约1万人。这些点从原籍国飞到美国，而在底部的时间轴则逐渐向前移动。时间轴可以手动移动，以查看历史上不同的时间。左边的记录器显示了哪些国家在什么时候将最多的人送到美国。
正如之前的“国际贸易流动”，明亮的颜色和黑暗的背景有助于展示重要信息。这个大数据可视化案例中的地图有点简单，但也许这正是它所需要的。对于那些对历史感兴趣的人来说，看看这些趋势是很有趣的。
通过以上的大数据可视化案例，很显然在目前的信息时代，借助类似于FineBI的这些工具，可以让企业加速融入企业数据分析的趋势。备受市场认可的软件其实有很多，选择时必须要结合实际的情况。一般的情况下，都建议选择市面上较主流的产品，比较容易达到好的效果，目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的，就是帆软bi软件——FineBI。