随着各个行业大数据管理变革的实现，数据的挖掘与分析成为大数据管理阶段所需要突破的难点。数据可视化分析过程是将数据进行处理的过程，即可以通过可视化的处理，能够挖掘出数据信息所表达的内在逻辑特征，进而可以做出相应的研究假设。比如可以基于数据可视化工具，让一些较为繁杂的数据信息形成一些有规律的图表，进而能够便于用户进行信息提取与数据解读。

杭州大数据可视化技术的实现涉及了人机交互、数据分析、可视化分析等多个方面的内容，其是一个典型的交叉学科研究领域，其在实现数据可视化阶段主要依靠于相关的智能化数据处理软件，实现数据的统计整理，最终使用便于人们理解的方式进行数据的表达，进而能优化企业各个方面的管理。比如在设备管理阶段，可以依托大数据可视化技术，了解设备历史运行情况，分析设备运行阶段是否存在相关的异常信息，从而利于制定设备运行维护的方案。

大数据可视化技术指的是基于数据挖掘技术的基础上，利用支持信息可视化的用户界面以及支持分析过程的人机交互方式与技术，有效融合计算机的计算能力和人的认知能力，以获得对于大规模复杂数据集的洞察力。可以说，可视化分析能够发现一些机器发现不了的潜在规律和结构，从而指导机器形成新的模型和学习方法； 同样，通过机器学习得到的模型也会指导人们采用更加合理的可视化方法，更加有效地刺激人们的视觉感知系统。帮助人们发现数据中隐藏知识并归入到已有知识结构