以下是对数据可视化及在大数据时代其重要性的详细分析：

1、数据可视化的定义与方式

定义：数据可视化是指将结构或非结构化的数据转换成适当的可视化图表，然后将隐藏在数据中的信息直接展现在人们面前，是一种关于数据视觉表现形式的科学技术研究。

方式：包括面积与尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、地域空间可视化和概念可视化等。例如，用柱状图展示不同类别数据的大小对比，用地图展示地理信息相关数据，用颜色深浅表示指标值的强弱等。

2、数据可视化的作用

提升理解与沟通效率：将复杂的数据以直观的图形、图表等形式呈现，使人们能够更快速、准确地理解数据的含义和关系，无需深入解读大量文字或数字，大大提高了数据沟通的效率。

助力决策制定：清晰呈现数据的趋势、模式和异常，帮助决策者发现潜在的问题和机会，从而做出更明智、更准确的决策。如企业通过销售数据的可视化图表，能及时调整产品策略和市场推广方案。

促进数据探索与洞察：通过对数据的可视化展示，可以激发人们对数据的兴趣和好奇心，进一步探索数据背后隐藏的信息和规律，挖掘出更有价值的洞察，为业务创新和发展提供支持。

3、大数据时代的数据可视化

处理海量数据：大数据时代，数据量呈爆炸式增长且类型多样。数据可视化工具和技术能够帮助我们更好地理解和分析这些海量、复杂的数据。

实时数据监控与分析：许多大数据应用场景需要对实时数据进行监控和分析，如金融交易、交通流量、工业生产等。数据可视化可以实现实时数据的动态展示，让决策者及时掌握最新情况并做出响应。

多维数据展示：大数据往往具有多个维度的属性，传统的数据分析方法难以直观地展示多维数据之间的关系。而数据可视化可以通过多种方式，如平行坐标系、热力图等，将多维数据在二维或三维空间中进行展示，帮助我们更好地理解各维度之间的相互作用。

4、主流数据可视化工具

Power BI：由微软推出，集数据分析、可视化、报表于一体，可快速将 Excel 数据、SQL 数据库等数据源可视化，拖拽式操作生成精美仪表盘和动态报告，支持数据实时更新与协作分享。

Tableau：全球领先的数据可视化工具之一，分为商业付费版和免费的 Tableau Public。数据关联能力强，可上传多张表单并进行联动分析，拖拽操作无需编程基础即可轻松上手，图表样式丰富且可自定义。

ECharts：由百度开发的开源数据可视化工具，基于 JavaScript 实现。免费且开源，支持高度自定义，图表类型丰富，包括折线图、柱状图、热力图、关系图等，还支持动态图表，适合制作交互性强的可视化作品。