【摘要】 数据可视化是一个十分常见的技术，在数据分析、新闻媒体以及企业盘点都发挥着巨大的作用。由此可见数据可视化的应用可谓是横跨诸多学科、

数据可视化是一个十分常见的技术，在数据分析、新闻媒体以及企业盘点都发挥着巨大的作用。由此可见数据可视化的应用可谓是横跨诸多学科、各行各业。但是大家是否知道数据可视化的应用都有哪些呢？下面我们就给大家简单介绍一下关于数据可视化的应用。

首先我们给大家介绍一下数据可视化在商业领域的应用，数据可视化在商业领域中的应用最常见的案例就是电商通过记录消费者个体浏览网站的兴趣爱好，结合数据挖掘、数据管理等应用技术，这就方便商家对消费者进行包括消费习性、地域环境、民族属性等方面的人口统计学特征分析，从而更好地制定营销策略，开发针对性产品。而在科学领域和社会领域，数据可视化的潜力有待进一步开发。这还有很长的路要走。

然后我们给大家介绍一下数据可视化在政治和社会领域中的应用，我们举一个例子，在美国在总统大选期间采用数据可视化新闻报道方式，有个英国的报纸分析官方公开的文件中相关数据，展开针对议员花销的调查性报道，推动了公共新闻的发展，充分发挥媒介的與论监督功能。正是因为这个报道，他获得了数据新闻奖，而全球编辑网络的数据新闻奖在业界非常有分量，这个报告以展现纽约十二年来新建建筑群、区域重新划分以及市内新建自行车道三大部分的改变为目的，揭示了在城市化进程中工薪阶层住宅、教育资源、就业机会等方面的深刻变化。

然后我们给大家介绍一下新媒体传播中数据可视化的研究应用。其实现在我们很多朋友的手机中有微博这个软件，以微博为例的新媒体作为新型实时信息分享的平台，在突发事件、群体事件的信息传播上，微博更是超越了传统媒体成为信息传播的主要渠道，产生了巨大影响。但是，各种新媒体社交平台的碎片化、强互动的传播方式以及病毒式的扩散速度，使得微博传播与传统传播方式差异越来越明显。所以利用可视化的工具，对微博数据进行可视化分析是目前理解社交媒体信息消费和微博传播模式最常用也是最实用的解决方案。基于对发布时间、转发数量、被转用户、转发度、转发路径等数据进行可视化处理，从而可以有效发现隐藏在信息传播网络中的特征与规律。但是因为这个效果，现在网上有不少的水军和假粉丝，这些水军和假粉丝的特征就是关注数和被关注数极少，但所发的微博数量却很多。水军和假粉丝对信息的传播有一定的误导作用。

我们在这篇文章中给大家介绍了很多关于数据可视化的案例，通过这篇文章中我们知道了数据可视化中的经典应用领域。由此我们可以发现数据可视化是一个十分重要的技术，在数据分析汇总中尤为重要。